東京大学 COE ものづくり経営研究センター

MMRC Discussion PaperMMRC
DISCUSSION PAPER SERIES

MMRC-J-120

利益、損失および純資産簿価情報のRelevance (2)――産業－期間別分析 ――

東京大学大学院経済学研究科
大 日 方 隆
初稿 2002 年 9 月
改訂稿 2002 年 12 月

No. 120

Relevance of Earnings, Losses and Book Value of Equity:
Evidence from Manufacturing Firms in Japan―― Part II

Industry-Period Analysis ――
Takashi OBINATA

University of Tokyo, Faculty of Economics
Bunkyo–ku, Hongo, 7–3–1, Tokyo, Japan
1st Version: September 2002
Current Version: December 2002

This paper investigates, by industry and by period, the value relevance of earnings of manufacturing firms
in Japan.

The richness of its relevance is determined by the closeness of relation between expected

permanent earnings of a firm and reported earnings, i.e. the persistence of earnings. The persistence of
earnings is also affected by such a competitive condition as the endurance of firm’s competitive
advantage in the industry. Therefore, the industry effect in an economy (country or region), which ischaracterized by the composition of industry and the environments in each industry, may affect the value
relevance of earnings in that economy.
long time.

In addition, the industry effect is not necessarily fixed over a

In order to controlling the changeable nature of industry effect, this research partitions

sample years into three periods. In this way, this paper directly examines the changes in the relevance of
earnings by period in each industry.

For investigating the factor affecting the relevance of earnings andbook value of equity, we apply some meta-analysis to the estimated results by OLS.

Major evidence andresults provided by this research are as follows.
First, whether earnings is value-relevant differs much across industries and among periods.
shows the existence of industry effect.

This

Second, when the factor indigenous to losses (negative earnings)

is separated by introducing a dummy variable of loss firms, earnings is consistently value-relevant during
all sample periods. It is not observed that the bubble economy or the following recession eliminates therelevance of earnings.

Third, the effect by the factor indigenous to losses differs across industries andamong periods. The larger the ratio of loss firms in sample is, the larger that effect becomes.

This

implies that investors don’t evaluate loss of a firm so strictly when the industry that it belongs to is under
depression. Fourth, we cannot find the fact that the relevance of book value of equity has been recently
increasing. Contrarily, the number of industry, where the book value of equity is value-relevant, hasbeen decreasing.

Fifth, we find the weak evidence that information on book value of equity

complements earnings information by controlling the factor contained in losses.

Keywords: value relevance, permanent earnings, book value of equity, losses, relative performance
evaluation, Japan利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (2)―― 産業－期間別分析 ――

大 日 方

隆

（東 京 大 学）
初稿 2002 年 9 月
改訂稿 2002 年 12 月

この論文は、わが国製造業の利益の value relevance を産業別、期間別に分析したものである。利益の relevance の高低は、将来の permanent earnings と報告利益との関連性の強弱（persistence）によって規定される。その利益の persistence は、たとえば、産業内での企業の優位性が長期的に継続するか否かなどの競争条件にも左右される。したがって、1 つの国や地域における利益の relevance には、産業構成や各産業の環境などの「産業効果」が影響をあたえる。しかも、その「産業効果」は時代を通じて一定であるとはかぎらない。この論文では、その変化しうる産業効果を考慮して、対象期間を 3 期間に分けて、産業ごと期間ごとに利益の relevance を検証した。こうすることで、利益の relevance の期間変化がそれぞれの産業について直接的に観察できるからである。さらに、この論文では、利益のrelevance や純資産簿価の relevance に影響をあたえている要因を探るため、relevance の推定結果（回帰結果）にたいして、独創的な視点からメタ分析を試みた。この研究から得られた主要な成果は、以下の通りである。
第 1 に、利益が value-relevant であるか否かは産業によって大きく異なっており、産業効果の存在が確認された。第 2 に、損失（負の利益）に固有の要因をダミー変数によって分離すると、大多数の産業において、対象期間全体（1979 年 3 月期－2000 年 3 月期）にわたって利益は value-relevant であり、資産価格バブルやその後の景気低迷が利益の relevance を喪失させたという証拠は観察されない。第 3に、損失に固有の要因が利益の relevance にあたえる影響は、産業ごと期間ごとに異なっており、対象サンプルに含まれる損失企業の割合が大きいほど、その影響は大きい。これは、産業全体の業績が低迷しているときには、損失にたいして投資家は甘い評価をするという相対評価仮説を支持する結果である。第 4 に、純資産簿価の relevance が時代とともに上昇していることを支持する証拠は得られなかった。むしろ逆に、時代とともにそれが irrelevant である産業が増加している。第 5 に、純資産簿価の情報には、損失をコントロールして、利益の情報を補完する役割があることを、弱い形であるが、確認した。

キー･ワード： value relevance、permanent earnings、book value of equity、losses、relative performance
evaluation、Japan利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (2)―― 産業－期間別分析 ――

１は じ め に
企業会計制度では、投資家の意思決定、すなわち企業評価にとって有用な情報を提供することが重要な目的とされている。会計規制および会計基準の設定のために、民間資金だ
けでなく、公的資金も利用されている。そのため、会計情報が制度本来の目的達成に役立っているのかは、従来から多くの人々に注目され、会計学界の主要な検討課題となっている。会計情報の有用性は、そのときどきの時代背景のもとでの問題意識の移り変わりや、
リサーチ・デザインの進化的変遷にともなって、さまざまな角度から検証されてきた。最近では、会計情報の value relevance をめぐる検証が主流であり、とりわけ、時代とともに利益の relevance は低下しているか否かが、多くの研究者の関心を集めている。
しかし、大日方 (2002a, b, c) で議論したように、利益の relevance の時代変化をめぐる先行研究には、問題も多い。第 1 に、利益の relevance の程度を測定する手法について、いまだ学界でも定説がない。とくに、異なる時点（期間）あるいは国（地域）を比較し、比較対象サンプル（企業）が異なっている場合、サンプル（グループ）相互には対応関係がないため、利益の relevance の程度を比較することは難しい作業となる。第 2 に、多くの先行研究では、クロス・セクション回帰に重要な影響をあたえる産業効果が適切にコントロールされていない。そのため、たとえば、2 つの期間で回帰の推定結果が違うとき、その相違が会計基準の変化によるのか、それとも産業効果の変化によるのかを判別できない。
第 3 に、先行研究では、投資家は報告利益を機械的に鵜呑みにして企業評価に利用すると仮 定 さ れ てい る が 、 投資 家 は そ れほ ど ナ イ ーヴ で は な い。 企 業 評 価に 必 要 な permanentearnings とは関係がない transitory earnings が報告利益に含まれているなら、投資家は、当然、その部分を修正したうえで報告利益を企業評価に利用するはずである。そのような報告利益の修正作業を無視して、利益の relevance を検証したのでは、投資家にとって加工素材となる利益情報の潜在能力を適切に評価できない。
この論文は、大日方 (2002a, b, c) と同様、上記の問題を解決することを通じて、利益のrelevanceをめぐる研究に独創的な貢献をすることを意図している。最初の問題にたいしては、とくに高度な検定技法を導入するのではなく、また、relevanceの「程度」を問題にす

1

るのでもなく、期間ごとに利益のrelevanceの「有無」を問うことで対応する。回帰分析において、回帰係数の符号検定（t検定）は、もともと符号の有意性検定であり、単純ではあるが、これが最も広く定着している手法だからである。サンプルは、大日方 (2002a, b, c) と同じである（Table 1 を参照）。この論文では、検証期間をI期（1979 年 3 月期－1985 年 3月期）、II期（1986 年 3 月期－1992 年 3 月期）、III期（1993 年 3 月期－2000 年 3 月期）の 3
期に分けた

1

。この分割は、できるだけ各期の年数が同じくなるようにしつつ、バブル期と不況期が異なる期に属するようにした結果である。
2 番目の産業効果の問題は、産業別分析を行うこの論文の重要な動機となっている。そもそも、利益の relevance の高低は、将来の permanent earnings と報告利益との関連性の強弱（persistence）によって規定される。その利益の persistence は、たとえば、産業内での企業の優位性が長期的に継続するか否かなどの競争条件にも左右される。したがって、1
つの国や地域における利益の relevance には、産業構成や各産業の環境などの「産業効果」
が影響をあたえる。しかも、その「産業効果」は長期にわたって一定であるとはかぎらない。この論文では、その変化しうる産業効果を考慮して、産業ごと期間ごとに利益のrelevance を検証する。この検証を通じて、産業間格差の存在とそれが期間で異なっている
こと、さらに産業間で格差のある要因が利益の relevance の回帰結果に影響をあたえている
ことがあきらかにされる。サンプル企業の産業分類は、使用したデータ・ベース（日経NEEDS および日経ネット）における産業分類にしたがっている。水産（Fishery）、鉱業（Mining）、食品（Food）、繊維（Fiber & Textile）、紙・パルプ（Paper & Pulp）、化学（Chemical）、
医薬品（Pharmaceutical, Pharma.と表記）、ゴム（Rubber）、窯業（Ceramics & Glass）、鉄鋼（Steel）、金属（Metal）、機械（Machinery）、電機（Electronics）、自動車（Automobile）、
その他輸送機器（Trans. Vehicle）、精密機器（Precision Machinery, Precision M.と表記）、造船（Shipbuilding）、その他（Misc.）の 18 業種である。
上述の 3 番目の問題については、この論文では大日方 (2002a) に対応させて、さしあたり、損失（赤字サンプル）に注目した。この損失要因が利益の relevance や純資産簿価のrelevance に影響をあたえている要因を探るため、relevance の推定結果（回帰結果）にたい
して、さらに独創的な視点からメタ分析を試みた。このメタ分析は、この論文に特徴的な検証である。それは検出力の精度がさほど高くはない試行であるものの、以下のような興味深い結果が得られており、将来の展開が期待される。
1

年度別ではなく、期間別を選択したのは、サンプル数を一定量確保するという、もっぱら技術的な理由による。

2

この論文の検証を通じて、第 1 に、利益が value-relevant であるか否かは産業によって大きく異なっており、産業効果の存在が確認された。これは、先行研究の問題点を確認するものである。第 2 に、損失（負の利益）に固有の要因をダミー変数によって分離すると、大多数の産業において、対象期間全体（1979 年 3 月期－2000 年 3 月期）にわたって利益はvalue-relevant であり、資産価格バブルやその後の景気低迷が利益の relevance を喪失させたという証拠は観察されない。景気変動の境目、不況期、企業の不祥事が発覚したときなどには、会計制度や会計基準の欠陥が声高にいわれることが多いが、この論文の結果は、そうした一時的、熱狂的主張を支持していない。
第 3 に、損失に固有の要因が利益の relevance にあたえる影響は、産業ごと期間ごとに異なっている。さらに、メタ分析の結果によると、産業－期間別の対象サンプルに含まれる損失企業の割合が大きいほど、その影響は大きい。これは、産業全体の業績が低迷しているときには、損失にたいして投資家は甘い評価をするという相対評価仮説を支持する結果である。これは損失に着目した relevance 研究でも注意が向けられなかった点であり、この発見はこの研究の重要な貢献である。
第 4 に、純資産簿価の relevance が時代とともに上昇していることを支持する証拠は得られなかった。むしろ逆に、時代とともにそれが irrelevant である産業が増加している。投資家は、資産や負債の評価額、すなわち持分ストックの評価額を重視し、フローである利益を軽視していると想定することにたいして、この結果は重大な疑問を投げかけている。第5 に、純資産簿価と利益を同時に株価のバラツキの説明変数としたとき、損失固有の要因
が利益の relevance に有意な影響をあたえている産業－期では、純資産簿価にかかる係数が有意にゼロと異なる傾向が強いことが、やや弱い形ではあるものの、実証的に確認された。
この結果は、純資産簿価の情報には、損失をコントロールして、利益の情報を補完する役
割があることを示している。これも、メタ分析による独創的な研究成果である。
ただ、大日方 (2002a) と同様、この研究のサンプルは、すべての産業から統計学的に偏りなく抽出されたものではない。一部のデータを手作業で収集するという制約を考慮して、日本経済を代表するという意味で、直近の売上高が大きな企業を抽出したものである。したがって、この研究の結果には一般性がない可能性があることを、あらかじめ付言しておかなければならない。以下でいう産業間比較は、あくまでもサンプル内での比較にとどまる点を銘記しておきたい。なお、この論文は大日方 (2002a) と対応しており、関連する先行研究はすでにそこで紹介されているため、慣例に反して、この論文では先行研究のレヴ

3ューを行わない。
以下、論文の構成はつぎの通りである。2 節では、株価と利益の記述統計量にもとづいて、産業間比較および期間比較を行う。3 節では、報告利益になんら修正を加えずに、利益の relevance を検証する。4 節では、損失固有の要因をダミー変数で分離して、損失企業をコントロールする。この結果についてメタ分析を行い、損失サンプルが回帰結果に重要な影響をあたえるのはどのような状況か検証する。5 節では、純資産簿価の情報が利益の情報を補完する役割を、多重回帰とメタ分析を通じて検討する。6 節は結論である。

２

記述統計量
株価水準（P）、営業利益（OP）、経常利益（OI）、純利益（NI）、純資産簿価（BVE）のそれぞれについて、記述統計量をまとめたのが、Table 2 である。まず、産業ごとに、各変数がどのように変化したのかを確かめよう。Table 2 には、I 期、II 期、III 期の平均、メデ
ィアン、標準偏差が記載されている。時系列の推移そのものではなく、ここでは各期間内の変化を無視して、I、II、III 期のあいだの変化に着目する。Panel A、B、C の次の数字の1 はデフレートしない 1 株あたりの金額（単位は円）の記述統計量であり、数字の 2 は、
前期末株価でデフレートした変数の記述統計量である。
各期の記述統計量のあいだに記載されているのは、平均とメディアンの場合は 2 期の差であり、標準偏差については、等分散を検定したF値である 2。このF検定において、等分散の仮定が棄却されない（棄却された）場合には、平均値については等分散を仮定した（仮定しない）t検定をそれぞれ行った。メディアンについては、Mann-WhitneyのU検定によって、2 期の値の大小を比較した。各数字の右側の「*」印は有意水準を示しており、
「*」は
10%、
「**」は 5%、「***」は 1%の水準で 2 期のあいだの差が有意であることを表している。
Table 2 の確認に見通しをあたえるため、便宜的に仮説を想定し、それが支持されるか否かを検証していこう。ここで想定するのは、以下の仮説である。

仮説 H1
各変数の値は、I 期よりも II 期のほうが大きく、II 期よりも III 期のほうが小さい。
すなわち、時系列で見て、上昇から下降へと推移する。

2

ここでの検定は、一元配置の分散分析によるものではなく、各期が独立であるとみなして、I 期とII 期、II 期と III 期とを異なるペアとして計算したものである。

4

この仮説は、II 期での資産価格バブルと III 期における景気低迷が製造業の企業業績にも現れているという直感的推測である。しかし、その推測が正しいか否か、そのような推移は
業種を問わずに一様に観察されるのかは、統計的に確かめてみなければわからない。それが、この節での主たる検討課題である。
まず、Panel A1 によると、多数の産業において、株価水準は仮説 H1 のように「上昇→下降」の経路をたどっている。そのように推移していない産業は、食品、機械、電機、精密機器の 4 業種である。ただし、食品は、1996 年 3 月期より、大規模企業である JT が新規上場されたため、平均値が上方に引っ張られている。その JT をサンプルから除くと、II期の平均値よりも III 期の平均値は有意に小さい（t = - 5.775）。また、食品以外の 3 業種でも、メディアンは仮説 H1 で想定された動きを示している。それらの 3 業種において、III
期の平均値が II 期の平均値よりも有意に小さくなっていないのは、少数の高株価企業によって平均値が上方に引っ張られているためであろう。これらの 3 業種では、標準偏差が相対的に大きく、さらに、II 期から III 期にかけて、同一産業内において株価の企業間格差がいっそう拡大している。それらの点を除くと、株価水準については、仮説 H1 は支持されるとみてよいであろう。
一方、株価水準を前期末株価でデフレートした Pt / Pt −1 、すなわち年間の株価変化率についてまとめた Panel A2 を見ると、興味深い結果が示されている。最初に、II 期から III 期への変化を確認しよう。この 2 期のあいだで株価変化率が有意に下降している業種が多数を占めている。ただし、水産、医薬品、自動車、精密機器、その他の 5 業種では、平均およびメディアンともに、2 期の株価変化率に有意な差異はない。さらに、電機では、II 期
よりも III 期の株価変化率のほうが有意に大きい。したがって、株価変化率の II 期から III
期への推移にかんして、仮説 H1 は弱い形でしか支持されない。
つぎに、I 期から II 期にかけて、株価変化率はどのように変化したのかを確かめよう。
仮説 H1 の想定に反して、大多数の産業において、この間、株価変化率には有意な差がな
いか（平均値 10 業種、メディアン 8 業種）、もしくは、差があるとしても、プラスではな
く、マイナスになっている（平均値 7 業種、メディアン 10 業種）。したがって、仮説 H1
は棄却される。
ただし、例外的に造船業だけは、平均値の差が有意なプラスになっている。造船業について、II 期に株価変化率が高いサンプルは順に、三井造船の 1989 年 3 月期（株価変化率+306%）、名村造船の 1990 年 3 月期（同+256%）、川崎重工業の 1989 年 3 月期（同+243%）、5石川島播磨工業の 1987 年 3 月期（同+241%）、佐世保重工業の 1989 年 3 月期（同+240%）
サノヤスの 1989 年 3 月期（同+209%）、内海造船の 1989 年 3 月期（同+209%）、名村造船の 1989 年 3 月期（同+201%）となっている。これは、造船業株がそろってバブル期に「買われた」ことを物語っている。これらのうち、株価変化率の上位 4 サンプルを除くと、I期と II 期とのあいだで株価変化率に有意な差異はない（t = 1.507）。これより、それらの株
価変化率が突出して高いことがわかる。それらの例外を除けば、やはり、仮説 H1 は支持されない。
以上のように、この研究のサンプルにかぎれば、株価変化率は I 期よりも II 期のほうが高いとはいえない。バブルによる株価高騰というイメージは、株価水準には当てはまるものの、株価変化率には必ずしも当てはまらないのである。これは、仮説 H1 のような日常感覚による直感的推測を棄却するという意味で、新鮮な発見である。
こんどは、会計上の業績の推移を検証しよう。1 番目は、1 株あたり営業利益である（Panel
B1）。I 期から II 期へは上昇し、II 期から III 期へは下降しているのは、わずかに金属とその他の 2 業種である。仮説 H1 とは逆に、I 期から II 期にかけて 1 株当たり営業利益が減少しているのは、水産、食品、医薬品、電機、自動車、精密機器の 6 業種である。また、II 期から III 期にかけて、1 株あたり営業利益の平均とメディアンがともに上昇しているのは、医薬品と造船の 2 業種である。他方、2 期のあいだで有意な差がないのは、水産、JTを除いた食品（t = - 0.318、z = - 1.351）、ゴム、自動車の 4 業種である。機械および精密機
器は、一部の好業績企業が平均を引き上げているためか、メディアンでは 1 株当たり営業利益は有意に減少しているものの、平均値の減少は統計的に有意ではない。ここでも、仮説 H1 は支持されない。
このように、営業利益の推移にかんして仮説H1 が当てはまらないことは、利益を前期末株価でデフレートした場合、より顕著である（Panel B2）3。株価－営業利益率（ OPt / Pt −1 ）のI期からII期への変化を見ると、造船の平均値以外、すべての業種で一様に、平均とメデ
ィアンは統計的に有意なマイナスの変化を示している。下落の程度が大きなワースト 5 は、鉄鋼、紙・パルプ、水産、繊維、窯業であり、それが小さいベスト 5 は、鉱業、機械、食品、電機、造船である。これにたいして、II期からIII期への変化は、業種間で大きな格差

3

ここでいう株価－利益率は、通例の株価収益率（PER: Price-to-Earnings Ratio）の逆数とは異なっている。PER は、当期末株価を用いて Pt / X t と計算されるのにたいして、ここでの株価－利益率はX t / Pt −1 であり、前期末の株価でデフレートされている。ここで前期末株価によって基準化するのは、産業間比較をするにあたり、経済的および経験的に意味のある変数を得るためである。

6

が観察されている。平均値の上昇幅が大きな順に、造船、医薬品、食品（JTを含めても、除いても同じ）の 3 業種では、デフレートされた営業利益は有意に上昇している。その一方で、それが有意なマイナスになっている業種も存在する。平均値の下落幅が大きな順に、鉄鋼、その他輸送機器、繊維、金属、窯業、化学、精密機器、電機の 8 業種は統計的に有意に下落している。
2 番目の会計上の業績は、1 株あたりの経常利益である（Panel C1）。仮説の想定通りにそれが推移しているのは、繊維、化学、鉄鋼、金属、その他の 5 つの業種である。前に見たように、繊維、化学、鉄鋼の 3 業種では、営業利益はI期からII期へ上昇していなかったから、経常利益のこのような変化を作り出しているのは、営業外の利益であることが判明する

4。同様に、営業外の利益によって、食品と医薬品では、営業利益はI期からII期にかけて減少しているにもかかわらず、経常利益には 2 期のあいだに有意な差はない。他方、水産、自動車、精密機器の 3 業種では、仮説H1 の想定に反して、1 株あたり経常利益はI期からII期にかけて有意に減少している。
1 株あたり経常利益は、直感的な推測と違わず、II 期から III 期にかけて減少している業種が大多数である。しかし、水産、ゴムの 2 業種では 2 期のあいだに有意な差異はない。
また、JT を除いた食品（t = - 1.315、z = - 2.014）、機械、自動車、精密機器の 4 業種では、
平均とメディアンの有意水準が異なっている。ただし、食品と自動車では、標準偏差が減少しており、F 値は、JT を除いた食品では 0.266、自動車では 0.195 となっている。これより、同一産業内において企業間格差が増大したという推測は、機械と精密機器には成り立
つものの、食品と自動車には成立しない。後の 2 業種について、1 株当たり経常利益がこのように変化した原因は、この研究での分析からは探ることができない。
I 期から II 期にかけての株価－経常利益率（ OIt / Pt −1 ）の変化は、業種横断的にほぼ一様のパターンを示している（Panel C2）。大多数がマイナスの変化、すなわち、株価－経常利
益率は I 期よりも II 期のほうが低い。平均値の下落幅が大きなワースト 5 は、水産、自動車、医薬品、精密機器、食品である。ここでは、仮説 H1 はまったく当てはまらない。これは、多くの産業において、1 株あたり経常利益が下落もしくは変化がなかったにもかかわらず、株価が高騰したためである。ところが、株価－経常利益率の II 期から III 期への変化は、業種によって明暗が分かれている。平均値の上昇幅が有意に大きいベスト 3 は、造船、医薬品、食品であり、一方、その下落幅が大きなワースト 5 は、鉄鋼、その他輸送

4

なお、利益の構成要素ごとの分析は、別稿を予定している。

7

機器、繊維、精密機器、金属であった。総じて、株価－経常利益率についても、仮説 H1は支持されるとはいえない。
第 3 の会計上の業績は純利益である。1 株当たり純利益について仮説通りの動きを示しているのは、鉄鋼、金属、機械、その他の 4 業種である（Panel D1）。平均値の変化やメデ
ィアンの変化で有意水準が低いものの、ほぼ仮説の想定通りの変化が観察できるのは、化学、窯業、その他輸送機器の 3 業種である。これにたいして、I 期から II 期にかけて 1 株
あたり純利益が下落している点で仮説と異なる推移を見せているのは、水産、精密機器であり、II 期から III 期へと純利益が増加しているのは、食品の平均値（JT を除いても結果は同じ）と造船の平均およびメディアンである。この 1 株あたり純利益については、仮説
H1 の想定は限られた一部の業種にしか当てはまらないため、弱い形でしか支持されていない。
純利益を前期末株価でデフレートした株価－純利益率（ NI t / Pt −1 ）は、I 期から II 期にかけて、営業利益や経常利益の場合と同様に、大多数は有意なマイナスの変化を示している（Panel D2）。その平均値の下落幅が大きなワースト 5 は、水産、自動車、精密機器、繊維、医薬品である。同様に、II 期から III 期にかけても、大多数の産業において、株価－純利益率は下落しており、ワースト 5 は、鉄鋼、鉱業、精密機器、その他輸送機器、金属であった。ここでも、仮説 H1 は支持されない。
以上をまとめると、株価－純利益率で見たとき、ほとんどの産業で 3 期にわたって業績が悪化している。この研究の対象サンプルが相対的に優良な企業で占められていることを考えると、ここで見た業績悪化傾向は、驚くべき発見である。ただし、それが収益悪化によるものか、割高の株価によるものか、ここでは明確に分けることができない。いずれにしても、確認すべき要点は、仮説 H1 の想定はおおむね棄却されるという点である。それはあくまでも直感的推測であり、理論的裏づけは得られなかったわけである。ここでの結果は、実証作業の重要性を示しているといってよいであろう。
最後に、純資産簿価の記述統計量（Panel E1、E2）にも簡単に触れておく。前期末株価でデフレートしない絶対水準は、水産業以外のすべての業種において、3 期にわたり増加している。しかし、前期末株価でデフレートした変数は、I 期から II 期にかけては下落、II 期から III 期にかけては上昇している。前者は、利益獲得による純資産簿価の成長以上に株価水準が上昇したこと、後者は逆に、利益減少や損失にともなって純資産簿価の成長が鈍化した以上に株価水準が下落したことを示唆している。

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続いて、この研究では産業間格差を確認するため、利益を前期末株価でデフレートした
株価－利益率に着目して、メタ分析をした。サンプル・データは Table 2 の平均値のデータである。この平均値の産業間でのバラツキが大きいほど、産業間の格差は大きいと考えよう。最初に、利益の種類ごとに期間変化を分析した。株価－営業利益率の産業間格差は、I期よりも II 期で縮小し（F = 5.018、p = 0.001）、II 期と III 期とのあいだには有意な差は検出されなかった。純利益の場合も、営業利益と同様、I 期よりも II 期で格差が縮小した後（F = 2.631、p = 0.027）、II 期と III 期では有意な差はない。
これにたいして、株価－経常利益率の産業間格差は、I 期よりも II 期で縮小したものの（F = 8.784、p = 0.000）、III 期では反転して産業間格差は拡大している（F = 24.390、p =0.000）。このように、営業利益、経常利益、純利益のうち、いずれに注目するかで、産業間格差の期間変化が異なって見える点に留意しつつ、I 期から II 期にかけては、産業間の業績格差は縮小していることを共通に示していることを確認しておきたい。
2 番目のメタ分析として、利益の種類によって株価－利益率の産業間格差がどのように異なるのかを、期間別に確かめた。I 期では、営業利益と経常利益による産業間格差は等しいものの（F = 0.684、p = 0.221）、純利益で見た場合の格差は有意に小さい（対営業利益
では F = 2.839、p = 0.019、対経常利益では F = 4.153、p = 0.003）。II 期では、3 者に有意な差異はない。III 期では、営業利益と純利益による産業間格差は等しいものの、経常利益で見た格差は有意に大きい（対営業利益で F = 20.761、p = 0.000、対純利益で F = 30.752、p =0.000）。この観点からも、営業利益、経常利益、純利益のいずれに注目するかによって、産業間の格差が異なって見えること、すなわち、それぞれの利益は産業間の違いを異なる面から捉えていることが確認された。つまり、3 種の利益は、単純な相似関係にあるのではなく、それぞれが異なる意味をもった固有の業績指標なのである。
さらに、産業の相対的な盛衰を観察するため、前掲の営業利益、経常利益、純利益を使った株価－利益率による業績ランキングを以下のように計算した。

(1)

I 期、II 期、III 期ごとに、株価－営業利益率のランキング、株価－経常利益率のランキング、株価－純利益率のランキングを計算する。

(2)

I 期、II 期、III 期ごとに、上記の 3 つのランキングを単純合計し、各期の総合ランキングを計算する。

(3)

上記の期別ランキングを総合して、通期のランキングを計算する。

9

(4)

通期の株価－営業利益率のランキング、株価－経常利益率のランキング、株価－
純利益率のランキングを単純合計して、ランキングを計算する。

(5)

上記(3)と(4)のランキングを単純合計して、ランキングを計算する。

上記の結果をまとめたのが、Table 2 の Panel F である。各期のランクを総合した順位では、ベスト 5 は自動車、食品、医薬品、窯業、鉄鋼、ワースト 5 は鉱業、その他輸送機器、機械、造船、繊維になっている。他方、通期の業績の順位によると、ベスト 5 は自動車、
医薬品、化学、食品、金属であり、ワースト 5 は造船、繊維、その他輸送機器、鉱業、ゴムである。2 種類のランクの平均順位では、ベスト 5 は自動車、医薬品、食品、化学、金属、窯業（5 位同順）である。ワースト 5 は、造船、その他輸送機器、鉱業、繊維、機械である。株価－利益率が業種間比較の最良の指標というわけではないが、ここでの結果は、おおむね日常的感覚と一致しているといってよいであろう。
さらに、上記(1)の各期のランキングについて、I 期から III 期までの入れ替わりを調べた。
営業利益について、ランクの上昇が最も大きかったのは造船であり、2 番目は鉱業、3 番目
は医薬品であった。反対に、ランクの低下が最も大きかったのは鉄鋼であり、2 番目は繊維、3 番目は窯業であった。以下同様に、経常利益のランク上昇が大きな順に、造船、その他、ゴム、ランク低下が大きな順に、精密機器、鉄鋼、その他輸送機器である。純利益のランク上昇が大きな順に、造船、化学、紙・パルプ、ランク低下が大きな順に、鉄鋼、
精密機器、繊維であった。これより、造船の業績ランクが上昇しているのに対して、繊維、鉄鋼、精密機器のそれが低下していることがわかる。ここでも、利益の種類によって業種間のランキングが微妙に異なっている。その点はおいても、この結果も、日常的感覚とほぼ一致している。ここで観察された産業の盛衰は、製造業全体のサンプルをプールしたときに問題となる産業効果が、時代とともに変化していることを示唆している。この結果は、先行研究の前述の問題点を再確認するものである。

３

利益情報の Relevance の期間変化
会計情報の value relevance が時代とともに上昇したのか、それとも低下したのかが、多くの研究者の関心を集めている。その relevance の年代変化をめぐる実証研究が抱えている
問題点については、すでに大日方 (2002a) で詳しく論じた。要点は 3 つである。第 1 に、
会計情報、とりわけ利益情報の relevance を問う場合に、公表された利益額になんら加工や

10修正を加えずに relevance を検証しても、投資家にとって加工素材である利益情報の潜在的な relevance は不十分にしか評価できない。第 2 に、地域・時代が異なるサンプルを単純に一括すると、産業効果が無視され、それぞれの地域・時代に固有の産業効果が適切にコン
トロールされない。第 3 に、異なるサンプルにたいして、自由度修正済決定係数の大小にもとづいて relevance の高低を判断するのは、relevance の程度の測定尺度と決定係数の解釈の 2 点で理論的な裏付けを欠いている。
第 1 の問題はすでに、大日方 (2002b) で議論しており、また次節以降でも再検討するた
め、ここでは議論しない。第 2 の問題が、この節の主題である。大日方 (2002a, b, c) では、
定数ダミーを利用して産業効果の問題に対応したが、ここでは、産業別に回帰分析をする
ことにより、3 つの期間にわたる変化と産業間の差異を検証する。まず、産業別に I 期（1979
年 3 月期－1985 年 3 月期）、II 期（1986 年 3 月期－1992 年 3 月期）、III 期（1993 年 3 月期
－2000 年 3 月期）の 3 期に分けて、以下の M1 の回帰式による回帰分析を行った。

Pit = α + β X it + ∑ γ j D j + uit(M1)

ここで P は期末（決算日時点）の株価、X には、それぞれ営業利益（OP）、経常利益（OI）、純利益（NI）が 1 株あたりの値で代入される。添え字の i は企業、t は決算年度（決算日）
を表し、 u it は誤差項である。年度効果を吸収するため、すべての回帰について、年度の定数ダミーD j を入れて回帰推定した。さらに、定数項と年度ダミーを除く変数は、不均一分
散の影響を軽減するため、前期末株価でデフレートした（以下、この論文の回帰推定すべて同じ）。Table 3 の Panel A は営業利益、B は経常利益、C は純利益による回帰分析の結果である。各セルの中の 3 段の数字は、上から、偏回帰係数 β 、不均一分散を補正した Whiteの t 値、有意確率である。
つぎの問題は、どのようにして relevance の期間変化をとらえたらよいのかである。年度
ごとにサンプル企業が異なっているため、期間が異なると、サンプル相互に対応関係がない。この場合、決定係数の絶対水準の大小を期間比較しても意味はない。そこで、偏回帰係数の有意水準に着目し、それが有意であるか否かを検証する。有意水準の閾値は 10%とする。このように、符号検定を通じて期間別に利益の relevance の有無を確かめながら、以下の 3 つの仮説を検証する。

11

仮説 H2a
I 期（あるいは I 期および II 期）では利益は value-relevant ではないが、II 期およびIII 期（あるいは III 期）では利益は value-relevant である。

仮説 H2b
バブル期の II 期では、利益は value-relevant ではない。

仮説 H2c
景気が低迷した III 期には、利益は value-relevant ではない。

仮説の H2a は、たとえば、年を追って会計基準の質が改良されるのにともなって利益のrelevance が向上すると想定するような、素朴な進化論的発想によるものである。しかし、有意性の有無の変化を通じて relevance の上昇を観察できるのかは、疑問が多い。もともと、有意性の有無という尺度は、relevance の「程度」を測る尺度ではないからである。また、厳密にいうと、会計情報の relevance の観点から会計基準の質の良否を議論することも問題であろう。それゆえ、ここでは仮説 H2a をもっぱら形式的なベンチマークとして位置づけることにする。
他方、仮説 H2b と H2c は、互いに排他的ではなく、それぞれはマスメディアあるいは学界の論壇の一部で個々的に主張されたものである。仮説 H2b にかんしては、バブル期に株価が企業のファンダメンタル・バリューから乖離したこと、あるいは、資産の含み益を市場は評価したにもかかわらず、会計上の実現利益にはそれがタイムリーには反映されないことが根拠にされることもある。仮説 H2c にかんしては、資産価値の減少は株価に反映されているものの、評価損や減損損失はタイムリーに計上されないこと、とりわけ、わが国では減損処理の会計基準の整備が遅れたことが批判の的にされることが多い。
そうした議論の背景と根拠は異なるものの、仮説 H2b、c のいずれも実証的な根拠がな
いまま、しばしば、全面的な時価評価会計（full fair-value accounting）を提唱する材料とされる。それらの実証的根拠を欠いた事実判断や政策提言は、たんなる思い込みにすぎない。
もちろん、この研究では、もっぱら relevance の有無をめぐる統計的事実のみを問題とする
ため、その結果から、会計基準の質を評価することもできなければ、改善案を提示することもできない。仮説 H2b については II 期における利益の relevance の有無にのみ関心を集

12

中し、仮説 H2c についても、III 期における利益の relevance の有無にのみ関心を集中したい。そのため、以下では、会計制度の政策評価には立ち入らない。
Table 3 の Panel A、B、C は、それぞれ営業利益、経常利益、純利益を説明変数としたときの回帰推定の結果である。これらをそのまま議論の対象にすると見通しが悪くなるため、それらを簡略化してまとめた Table 3 の Panel D に焦点を当てることにしたい。Panel D は、
回帰式 M1 の利益にかかる回帰係数の有意水準だけを抜き出してまとめたものである。セルの中の「*」は 10%水準、「**」は 5%水準、「***」は 1%水準で偏回帰係数が統計的に有意であることを示している。欄 H の記号 a、b、c は、それぞれ前掲の仮説 H2a、b、c のいずれと整合的な結果であるのかを表している。
Panel D の結果から、利益の種類によって、業種ごと、期間ごとに relevance の有無が異なっていることがわかる。それぞれの利益に含まれる情報は完全に同一ではなく、それぞれの利益がその意味や状況に応じて、固有の relevance を有していることを物語っている。
この結果は、多段階的に利益を計算する現在の方式にも積極的な意義があることを示唆している。それらのうちから、個々の投資家は、各自の目的と制約条件のもとで、最適な利
益情報を利用すればよい。そのような自由度を考慮して利益の relevance を考えるなら、営業利益、経常利益、純利益の少なくとも 1 つに relevance が認められる場合には、利益情報
は value-relevant であるとみなしてよいであろう。そこで、以下では、利益の種類による
relevance の相違を無視して、もっぱら、期間別の相違と業種間の相違とに関心を集中することにする。
I、II、III の 3 期とも一貫して利益が relevant であるのは、化学、窯業、鉄鋼、金属、自動車、その他輸送機器、精密機器、その他の 8 業種である。I 期には利益は value-relevant
ではないものの、II 期と III 期では利益が value-relevant である業種は、食品、医薬品と造船の 3 つである。この 3 業種には仮説 H2a が当てはまる。II 期においてのみ利益が relevant
ではないのは、繊維、紙・パルプ、ゴム、機械、電機の 5 業種である。これらには仮説
H2b が当てはまる。III 期においてのみ利益が relevant ではなく、仮説 H2c が当てはまるのは、水産と鉱業の 2 業種である。
この結果について確認すべき要点は、3 つである。第 1 は、利益の relevance の期間変化のパターンが業種によって異なっている点である。これは、産業効果が存在することを示しており、異業種サンプルをクロス・セクションでプールした回帰推定は、その産業効果の影響を受けると予想される。当然、年代によって産業構造が異なれば、その産業効果の13

影響の度合いも異なってくる。したがって、産業効果をコントロールしない限り、クロス・セクション回帰の結果が年代変化を示していても、それが利益の relevance の変化によるものか否かは判明しない。同様に、同一時点であっても、産業構造や産業ごとの競争環境などが国によって異なる場合、すなわち産業効果が異なる複数の国について、それぞれのク
ロス・セクション回帰の結果を単純に比べるだけでは、意味のある国際比較にはならないのである。
第 2 は、仮説 H2a、b、c のいずれもが強く支持されてはいない点である。このうち、仮説 H2b と c は、会計基準批判、会計制度批判などの材料とされることが多いものの、利益が relevant でないのは、II 期で 5 業種、III 期で 2 業種に過ぎず、この研究の結果は、利益の relevance の喪失は必ずしも支配的現象ではないことを示している。少なくとも、relevanceの有無を観察するかぎり、バブル経済やその崩壊後の不況が relevance の喪失という重大な事態を招いているとはいえない。そのことを実証的に確かめた点で、この研究の意義は大きい。
第 3 は、Table 3 において、II 期および III 期に利益の relevance を確認できなかった業種
は、株価－利益率を使った前節の分析で業績不振と判定された産業が多いという点である。
たとえば、期間別ランクを列挙すると、II 期については、繊維（14 位）、紙・パルプ（7位）、ゴム（9 位）、機械（12 位）、電機（10 位）となっており、III 期については、水産（6位）、鉱業（13 位）である。むろん、ランク最下位の産業でも利益の relevance が確認されているため、株価－利益率で測った業績の好・不調と利益の relevance とが関係しているとは安易にはいえない。しかし、投資家は、黒字企業の利益額と赤字企業の損失額とを必ずしも等しく評価しないことは、大日方 (2002a) でも議論した通り、すでに広く知られている事実である。そうであれば、損失計上サンプルをコントロールすることにより、利益の
relevance を確認できる可能性もある。その問題は、次節で検討しよう。

４

損失情報の Relevance

4.1

相対評価仮説アメリカでの多くの実証研究において、黒字企業の利益よりも赤字企業の損失額のほうに、より多くの transitory earnings あるいは temporary earnings が含まれているという仮説が支持されている。投資家は、報告利益から permanent earnings、sustainable earnings を推定するにあたり、一般に、transitory earnings を報告利益から除いたり、低いウェイトをつけ14

たりするため、赤字企業の損失額には、黒字企業の利益額よりも甘い評価をあたえるか、あるいは無視すると想定されている。利益資本化モデル（earnings capitalization model）を用いた研究では、その仮説は以下の回帰式によって検証される。

Pit = α + β1 X it + β 2 DL X it + ∑ γ j D j + uit(M2)

ここで P は期末（決算日時点）の株価、X には会計上の利益が 1 株あたりの値で代入される。D L は、損失が計上されているサンプルを 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。
D j は年度ダミーである。添え字の i は企業、t は決算年度（決算日）を表し、 u it は誤差項である。前述の仮説は、黒字企業の利益額にたいして損失額がもつ追加的な relevance を表
す係数 β 2 の符号検定を通じて検証される。その係数が統計的に有意に負であれば、その仮説は支持されたことになる。ただし、厳密には、 − β 1 ≤ β 2 < 0 、すなわち、 0 ≤ β1 + β 2 < β1
で な け れ ば な ら な い 。 な ぜ な ら 、 損 失 額 に か か る 係 数 の 合 計 は β1 + β 2 で あ り 、

β1 + β 2 < 0 < β1 の場合には、損失額が大きいほど株価水準は高いことになり、損失額にも、黒字の利益額とは異なる積極的な情報内容があることになるからである。
この問題にかんしては、わが国の製造業を対象として、大日方 (2002a) で年度別のクロ
ス・セクション分析によって詳しく検証した。その分析では、平均的に見ると、わが国でも、アメリカと同じように、黒字企業の利益よりも赤字企業の損失額のほうに、より多くの transitory earnings が含まれているという仮説が支持された。しかし、追加的な発見事項として留保条件を 2 つ指摘したのであった。1 つは、損失に transitory earnings が含まれるといっても、その noise が損失の情報価値を完全に失わせるとはかぎらない。すなわち、前述の記号で言うと、つねに β1 + β 2 = 0 となるわけではなく、 0 < β 1 + β 2 < β 1 であることも、けっして珍しいわけではなかった。もう 1 つは、例外的にではあるが、 β1 + β 2 < 0 < β1となるケースも観察された。それは常識に反する結果であるものの、損失が固有の情報内容をもつケースとして、その存在を確認したのであった。
業種間比較と業種内の期間比較を試みるこの研究では、1 番目の分析として、対象サンプルに含まれる損失サンプルの割合（RATIO）を利益の種類ごとに計算した。まず、この
RATIO の期間推移について、それが I 期から II 期へ低下し、II 期から III 期へ上昇するという V 字パターンを描いているのかを確かめた。そのような V 字パターンを観察できるのは、営業利益では 7 業種と少ないにもかかわらず、経常利益では 13 業種、純利益では 1215業種と多数を占めている。ただし、自動車、その他輸送機器、精密機器の 3 業種では、RATIOは継続的に上昇している。このように、産業ごと期間ごとに、損失サンプルの割合がばらついているため、それに応じて、損失情報の relevance も区々であると予想される。
続いて、同一期間をクロス・セクションで見たとき、ある産業の RATIO が、当該産業を除いた製造業全体の RATIO よりも有意に高いか低いかをカイ二乗検定で検証した。その産業を含まない製造業全体の RATIO を逐一計算し、それとの差を計算したのが、「dif.」欄の数字である。これがプラスであれば、RATIO が高い、すなわち損失サンプルが相対的に多いことを意味し、逆にマイナスであれば、損失サンプルが相対的に少ないことを意味している。カイ二乗検定による有意水準は、10%は「*」、5%は「**」、1%は「***」で示されている。
この分析結果によると、営業利益については、繊維の RATIO は 3 期間で一貫して他産業よりも高い一方、化学および自動車の RATIO は、3 期一貫して低い。経常利益については、
鉄鋼の RATIO が継続的に高く、食品、医薬品、電機、自動車のそれは低い。純利益についても、鉄鋼の RATIO が 3 期とも他産業よりも有意に高く、食品、化学、電機、自動車のRATIO は 3 期とも他産業より有意に低い。こうした現象が観察されることから、この変数
RATIO は、業種間の差異を規定する要因の 1 つの代理変数になっていると推測される。さらに、この RATIO と前節で見た株価－利益率との相関を調べた。相関係数（順位相関）は、
営業利益は- 0.419（- 0.517）、経常利益は- 0.257（- 0.545）、純利益は- 0.735（- 0.730）であった。この結果は、損失割合と株価－利益率との動きは似ているものの、完全に同一ではなく、両者は産業間格差の異なる面を表していることを示している。
そこで、ここでも損失サンプル割合の産業間格差についてメタ分析を試みた。まず、経常利益の RATIO の産業間格差は 3 期で差はなく、平均値で見ても、経常利益の RATIO は
3 期に有意な差はない。それにたいして、一元配置の分散分析によると、営業利益（F = 3.715、
p = 0.031）と純利益（F = 9.463、p = 0.000）の RATIO は、3 期で有意に異なっている。両者とも、I 期と III 期よりも、II 期の産業間格差が大きい。営業利益と純利益の RATIO の平均値は、I 期と II 期に有意な差はない一方、III 期の平均値はそれまでに比べて有意に高くなっている。営業利益の場合、II 期と III 期の差の t 値は 2.433（p = 0.026）であり、純利益の場合の t 値は 5.015（p = 0.000）である。Wilcoxon 検定の結果も同様であり、営業利
益の場合、II 期と III 期の差の z 値は 2.330（ p = 0.020）、純利益の場合の z 値は 3.027（ p = 0.002）
であった。

16

さらに、期間別に、利益の種類によるRATIOの相違も分析した 5。I期の平均値は、営業利益のRATIOよりも純利益のそれのほうが高く（t = 2.374、z = 2.040）、経常利益のRATIO
はさらに純利益のそれよりも高い（t = 3.267、z = 2.794）。II期では、営業利益と純利益とに差はないものの、経常利益のRATIOは有意に高い（対営業利益でt = 2.105、z = 1.977、対純利益でt = 2.524、z = 2.320）。経常利益よりも純利益のRATIOが低いという結果は、特別利益による利益捻出行動の存在を予想させる。ところが、III期では、それまでと様相が異なり、営業利益と経常利益に差はない一方で、純利益のRATIOは前 2 者よりも高い（対営
業利益でt = 6.472、z = 3.621、対経常利益でt = 10.183、z = 3.724）。これは、景気が低迷したIII期に臨時的なリストラのための巨額の損失が計上されたケースが多いためであろう。
この結果からも、利益は、その種類によって異なる変動を示していること、すなわち、それぞれの利益は異なる企業業績を示していることを確認できる。
第 2 の分析は、この節の主要な検討課題であるモデル M2 による回帰推定である。その結果は、Table 5 にまとめた。各セルの中の 3 段の数字は、上から、偏回帰係数 β 、不均一分散を補正した White の t 値、有意確率である。決定係数の下の*印は、 β1 + β 2 = 0 を棄却
できるか否かを確かめた有意確率であり、「*」は 10%、「**」は 5%、「***」は 1%の水準でその線形制約の仮説が棄却されることを示している。
まず、期間別に結果を比較してみよう。損失額にかかる偏回帰係数がプラスの利益にかかる偏回帰係数よりも小さい、すなわち 0 ≤ β1 + β 2 < β1 となっているのは、営業利益のI期で 4 業種、II期で 6 業種、III期で 7 業種、通期で 11 業種である。このようにI期からIII期
へと業種数が逓増するパターンは、Table 4 のPanel AのtotalのRATIOの動きと一致している
6。一方、経常利益（純利益）の場合、 0 ≤ β1 + β 2 < β1 となっているのは、I期で 8（9）業種、II期で 5（4）業種、III期で 8（9）業種、通期で 11（15）業種である。このようにI期からIII期へと業種数がV字型になるパターンも、Table 4 のPanel B、CのtotalのRATIOの動きと一致している。ここでの結果から、損失全体にかかる係数の大小とRATIOの高低とのあいだになんらかの因果関係があると予想される。
つぎに、産業間の差異を確認しよう。プラスの利益よりもマイナスの損失にかかる係数が小さくなっている期の数を営業利益、経常利益、純利益を総合して数えると、平均は 3.388
期であり、メディアンは 3 期である。産業ごとに 9 つの利益－期間のうち、該当期数は鉄5

営業利益、経常利益、純利益の 3 通りのペアの等分散性の検定では、3 期とも 3 者に有意な相違は検出されなかった。
6
なお、営業利益の場合の逓増パターンも、経常利益と純利益の場合の V 字パターンも、独立性検定では有意ではなかった。

17

鋼業が 8（ χ 2 = 10.0634、p = 0.002）と有意に多く、次いで、精密機器が 7（ χ 2 = 6.1719、
p = 0.013）と有意に多い。これらは、すでに確かめたように、株価－利益率で見たときの業績不振産業である。逆に、水産と鉱業は該当期が 0（ χ 2 = 5.4356、p = 0.020）と有意に少なく、次いで、医薬品とゴムの期数が 1（ χ 2 = 2.7010、p = 0.100）と少ない。
それらの産業について、損失サンプル割合の高低を確認しよう。鉄鋼業は、営業利益のI、II 期を除く 7 期において、他の産業よりも RATIO が有意に高くなっており、通期は、3種の利益すべてについて RATIO は有意に高い。精密機器の場合は、営業利益の III 期、経常利益の II、III 期、純利益の III 期で RATIO が有意に高くなっている。ただし、I 期では、経常利益と純利益の RATIO は有意に低い。逆に、鉱業では 2 つの期で RATIO が有意に低く、有意に高い期はない。医薬品も、6 期で RATIO が有意に低く、有意に高い期はない。
これらの結果は、損失にかかる係数の大小と RATIO の高低とに因果関係があることを示唆している。ただ、水産は 6 つの期で RATIO が有意に高く、ゴムも 5 つの期で RATIO が有意に高くなっており、そのような因果関係は必ずしも一目瞭然というわけではない。
そこで、以下の仮説――相対評価（relative performance evaluation）仮説――を設定して、回帰分析の結果を対象としたメタ分析を行った。

仮説 H3

相対評価仮説

産業全体の業績が悪化している期間では、損失額にかかる係数はプラスの利益にかかる係数よりも小さい。

この仮説は、ある企業が損失を計上しても、産業全体が不振であるとき、その企業の損失は相対的に軽く評価されること、すなわち、個別企業の損失が産業全体の業績にてらして相対的に評価されることを含意している。産業全体の業績が不振である場合、個別企業の低業績は、企業固有の要因ではなく、産業全体にかかわる要因によってもたらされていると判断されるであろう。その産業全体にかかわる要因が産業そのものの衰退や消滅をもたらす決定的なものでないかぎり、企業固有の要因とは異なって、それが長期にわたって影響し続けるとは思われない。その場合、産業全体が不振のなかでの個別企業の損失は、
通常は temporary なものとみなされる。そうであれば、投資家はそれを無視するか、軽視すると想定してもよいであろう。
この仮説 H3 を検証するに当たり、この研究ではロジット回帰を採用した。ほんらい損18失情報の有意性を決めるのは、不可視の連続変量にもとづいた投資家の意思決定でありな
がら、ここでは、あたかも二項選択の結果であるかのように、有意性の有無を被験対象としている。このようなケースの分析には、ロジット回帰が適している。ロジット回帰は、利益の種類ごとに、18 産業×3 期＝54 産業－期のサンプルをプールして行った。説明変数
は、損失サンプル割合 RATIO、株価－利益率による業界平均の業績、期間 I、II を表す定数ダミーである。

lnP(1)= α + β1 RATIO jT + β 2 PERFORM jT + γ 1 D2 + γ 2 D3 + ε jT
1 − P(1)(L1)

上 式 の RATIO に は 、 サ ン プ ル に 占 め る 損 失 企 業 の 割 合 （ Table 4 の デ ー タ ） で あ る
OP_RATIO、OI_RATIO、NI_RATIO が代入される。さらに、サンプルに占める減益企業の割合である Δ OP_RATIO、 Δ OI_RATIO、 Δ NI_RATIO も代入される（これらの変数は Tableとして掲載していない）。PERFORM には、年度の利益を前期末株価で除した変数（Table 2の Panel B2、C2、D2 のデータ）である OP/P、OI/P、NI/P が代入される。さらに、利益の変化額を前期末株価で除した Δ OP/P、Δ OI/P、Δ NI/P も代入される（これらの変数は Tableとして掲載していない）。業績を表す変数については、平均値と中央値の両者を試すことにした。前者は変数名の末尾に_AVE、後者は_MED を付して区別する。D2 と D3 はそれぞれ、
II 期、III 期に対応する定数ダミーであり、j は産業、T は期間、ε jT は誤差項を表している。
損失が低く評価されている期、すなわち、Table 5 において、10%水準で 0 ≤ β1 + β 2 < β1 となっている期を 1、それ以外を 0 とし、被説明変数は、対数オッズ比の ln(P(1) (1 − P (1) ) である。仮説 H3 が想定するように、企業が属する産業全体の業績をベンチマークとして、投資家が個別企業の業績を相対評価しているならば、上記(L1)の係数 β1 の符号は正、 β 2 の符号は負になるはずである。したがって、それらの符号検定を通じて、仮説 H3 を検証する。ただ、厳密にいうと、RATIO の係数が有意な正の値である場合には、損失や減益の頻度が考慮されているのにたいして、PERFORM の係数が有意な負の値である場合には、利益の水準や変化が考慮されていることになる。以下では、その違いにも着目して、相対評
価仮説を検証する。
上記のロジット回帰の結果をまとめたのが、Table 6 である。第 1 ステップとして、被説
明変数の利益の種類と説明変数の利益の種類とを対応させて、利益の種類ごとに回帰した。

19

モデル(L1)は、閉じた関数形として定式化されていないので、ステップ・ワイズ回帰の結果を参考に、注目すべき結果のみを掲載した（有意な結果が得られなかったケースは記載
されていない）。Panel A は営業利益、B は経常利益、C は純利益についての結果である。
なお、符号検定には、不均一分散を補正した robust standard error を利用した。
営業利益について、モデル(1)の結果では、OP_RATIO にかかる係数は有意にプラスである（5%水準）。これは、相対評価仮説 H3 を支持している。しかし、業績の変数である
OP/P_MED の係数は、想定とは反対にプラスの値である（1%水準）。営業利益については、
このように、利益の水準や変化ではなく、損失の頻度にかんして、相対評価仮説 H3 が支持されている。なお、期間ダミーの係数の符号検定より、I 期よりも、II 期および III 期のほうが、損失に対する評価が甘いことが示されている。
一方、経常利益については、結果はやや複雑である。損失の頻度 OI_RATIO は有意な説
明変数ではないものの、減益の頻度 Δ OI_RATIO にかかる係数は有意な正の値であり、減益企業が多いときには損失が寛容に評価されるという相対評価仮説が支持されている。また、利益の水準 OI/P_AVE が低いときにも損失は厳しく評価されないという点で、相対評価仮説を支持する結果が示されている。ただし、 Δ OI/P_AVE の係数は正であり、この点で相対評価仮説は支持されない。なお、営業利益の場合と異なり、期間ダミーは有意な変数ではなかった。
しかし、純利益については、仮説 H3 は棄却される。この結果は、被説明変数である純利益の情報内容が営業利益や経常利益と異なることによるのか、それとも、純利益による
RATIO や PERFORM が 、 営 業 利 益 や 経 常 利 益 に よ る そ れ ら の 変 数 と は 異 な る 状 態（condition）を表しているのか、追加的な検討課題を提起している。そこで第 2 ステップとして、被説明変数と説明変数とで利益の種類をクロスしてロジット回帰を行った。その結果が Table 6 の Panel D、E、F である。
営業利益（Panel D）の(7)の結果は、(4)の結果と類似している一方、(1)と(2)の結果とは異なっている。これは、RATIO と PERFORM は、利益の種類によって異なる状態を表していること、状態が同じならば、営業利益段階と経常利益段階の損失は、市場では同様に相対評価の観点で評価されていることを示している。それにたいして、純利益の RATIO とPERFORM は、営業利益や経常利益によるそれらと異なる状態を表していると同時に、当期純損失は、営業損失や経常損失のようには相対評価されていない。そもそも、特別損益や税は企業個別の要因に規定されるところが大きく、業種全体の業績を問題とする場合の20

指標としては適切ではない。その意味で、純利益について相対評価仮説が成立しないのは、当然であろう。
ここで確認された「営業損失および経常損失の relevance と各業種－期の業績との統計的関係」は新たな発見であり、この研究の重要な貢献の 1 つである。むろん、ここでのメタ分析の精度はそれほど高くないため、この相対評価仮説については、今後さらなる検証が必要であろう。そうした限界はあるものの、上記で RATIO や PERFORM が示す状態には、同一期間であっても、産業間格差が存在しており、しかも、その格差は年代を通じて一定ではなく、期間とともに変化している。その産業間格差とその期間変化は、利益の relevanceにかんする回帰結果に影響をあたえている。つまり、利益の relevance は、業種あるいは期間の条件付（conditional on）で評価されなければならないのである。クロス・セクションにおける産業間格差の存在と、タイム・シリーズにおけるその変化とを無視してきた従来の relevance 研究と比較して、ここでの分析結果の重要性を強調しておくべきであろう。
4.2

利益の Relevance の期間変化

前項で確認したのは、プラスの利益に比べて、より多くの transitory earnings が損失に含まれているケースであった。しかし、損失というだけで、必ずプラスの利益よりも noiseが多く含まれるわけではない。むしろ、損失情報のほうが、投資家にとってより説得的なケース、前掲の係数記号で言えば、 0 < β 2 となるケースもありえる。さらには、損失が大きいほど株価水準が高いケース、すなわち β1 + β 2 < 0 < β1 となるケースも起こりえる。そうしたケースも存在するからこそ、損失企業に固有の要因を分離、コントロールすること
によって、一般に利益の relevance が向上するのである。利益の relevance を考えるうえでは、それらの存在も確認しておかなければならない。
前者の損失がより説得的に評価されているケースは、Table 5 の Panel A の営業利益では、窯業の II 期、自動車の I 期、Panel B の経常利益では自動車の I 期で観察されている。一方、プラスの利益と非対称な形で損失が評価されているケースは、常識に反しているものの意
外に多く、営業利益ではゴムの III 期、金属の I 期、機械の II 期、電機の II 期で観察されている。経常利益では、化学の I 期、ゴムの III 期、機械の II 期、電機の I 期、II 期、その他の II 期、さらに、Panel C の純利益では、鉱業の III 期、電機の II 期、その他輸送機器のII 期で、 β1 + β 2 < 0 < β1 となっている。
これまで確認した β 2 < 0 < β1 のケース、すなわち損失が利益よりも軽視されたり、損失が積極的に評価されたりするケースでは、損失を分離しないモデルM1 の回帰分析によっ21

ては、利益のrelevanceを検出できない可能性がある。ごく大雑把に言うと、モデルM1 の β
は、モデルM2 の β1 + β 2 に相当するから、後者の β 2 が負であり、その結果、 β1 + β 2 が小さ
く、ゼロに近くなることがあるからである

7。その場合、損失に固有の要因を分離把握することによって、利益のrelevanceは統計結果の次元で向上する。そのことを確かめるため、
ここでは、2 節の分析と対応するように、Table 5 における係数 β 1 の有意性に着目してみよう。これが統計的に有意であれば、利益はvalue-relevantであるから、この有意性の有無を通じて、利益のrelevanceの期間変化を確認する。
Table 7 は、Table 3 の Panel D に、Table 5 の回帰結果を加えたものである。上段の*印は、損失固有の要因を分離把握しないときの利益にかかる係数の有意水準、#印は、損失固有の要因を分離把握したときの利益にかかる係数の有意水準を示している。その数が 1 つは10%、2 つは 5%、3 つは 1%水準で、それぞれの係数が有意であることを表している。*印が付いていない一方で、#印が付いているケースは、有意性の有無という尺度のもとで、損失企業をコントロールすることによって、はじめて利益の relevance が検出されたケースである。そうしたケースは 20 あり、太字の#印で示されている。それらのケースは、営業利益で 5、経常利益で 6、純利益で 9、また、I 期に 7、II 期に 9、III 期に 4 ずつ分布している。
この Table 7 では、鉱業の III 期で新たに利益の relevance が確認され、繊維、機械、電機の 3 業種では、II 期で新たに利益の relevance を確認することができる。ここで、3 節で議論した仮説を再検証してみよう。仮説 H2b は、II 期で利益が relevant ではないというものであったが、それが支持されるのは、わずかにゴムの 1 業種だけである。他方、III 期で利益が relevant ではないことを予想していた仮説 H2c が支持されるのは、鉱業の 1 業種だけである。損失企業をコントロールしない 3 節の分析では、仮説の H2b と c を棄却できるか否かの結論はあいまいであったが、それをコントロールしたここでの分析結果からは、両方の仮説とも棄却してもよさそうである。
あらためて確認するまでもなく、I 期から III 期まで利益は relevant である。総じて、利益資本化モデルにおける係数の有意性の有無という尺度で判断するかぎり、わが国の製造業において、利益の情報は一貫して value-relevant であるといってよい。産業別に期間を分割してそのことを確かめたのが、この研究に特徴的な貢献である。バブル期でも、あるいは不況期であっても、利益の relevance は喪失していない点は、いくら強調しても強調しす
7

正確には、サンプルに占める損失企業の割合 RATIO の大きさも、モデル M1 による推定結果に影響をあたえる。

22

ぎではないであろう。経験的な事実を見ないか、はては無視して、さまざまな議論がなされている現状では、この研究がそれを実証的に確認したことの意義は大きい。

５

純資産簿価情報の役割

5.1

利益との相関係数

近年、株価の説明変数として、純資産簿価が注目されている。しかし、純資産簿価情報の役割については、いまだ解明されていない点が多い。そこで、この研究では手始めに、
純資産簿価と利益との積率相関係数と順位相関係数を産業別、期間別に計算した。Table 8はその結果であり、Panel A は営業利益と純資産簿価、B は経常利益と純資産簿価、C は純利益と純資産簿価の相関係数である。
製造業全体で見ると、営業利益と純資産簿価との相関は、III 期よりも I 期、I 期よりもII 期のほうが高く、Wilcoxon 検定によると、III 期と II 期の積率相関係数（順位相関係数）の差は有意である（積率相関係数、順位相関係数ともに、z = 2.678、p = 0.007）。経常利益と純資産簿価の相関係数も同じく、III 期、I 期、II 期の順番でより高くなっており、III 期と II 期の差は有意である（積率相関係数の場合、z = 3.114、p = 0.002、順位相関係数の場
合、z = 3.202、p = 0.001）。純利益と純資産簿価との相関も、III 期より I 期、I 期より II 期のほうが高く、III 期と II 期との差だけではなく、III 期と I 期との差も統計的に有意である（積率相関係数の場合、z = 3.724、p = 0.000、順位相関係数の場合、z = 3.506、p = 0.000）。
利益の種類を問わず、II 期から III 期になって、利益と純資産簿価との相関は急激に低くなっていることがわかる。III 期では利益と純資産簿価とが異なるベクトルであることがより鮮明になっているため、そこでは、株価水準にたいする relevance が利益と純資産簿価とで異なっていると予想される。
つぎに、利益の種類で比較すると、3 期とも、営業利益よりも経常利益のほうが純資産
簿価との相関が高い。Wilcoxon 検定では、その差は 3 期とも有意である。すなわち、積率
相関係数（順位相関係数）についての z 値は、I 期、II 期、III 期の順に、2.853（2.635）、
2.766（3.201）、2.286（3.376）であり、有意確率はそれぞれ、0.004（0.008）、0.006（0.001）、
0.022（0.001）である。他方、純利益と純資産簿価との相関係数は、相対的に複雑な動きを示している。I 期には、純利益の相関係数は経常利益のそれと有意な差異はない。II 期
では、純利益の相関係数と営業利益のそれとの決定的な差はなくなり、III 期になると、純利益の相関係数は、営業利益のそれよりも低くなっている（積率相関係数の場合、z = 2.940、

23

p = 0.003、順位相関係数の場合、z = 1.633、p = 0.102）。このように、相対的に見て、純利
益と純資産簿価との相関係数が低下傾向にあることは、III 期に一様に相関係数が低下したこととあわせて注目される。
最後に、利益と純資産簿価との相関係数の産業間でのバラツキを分析した。営業利益と経常利益については、純資産簿価との相関係数は、期を追うごとに低下しているものの、著しい変化ではない。他方、純利益の相関係数のバラツキは、II 期に大きくなり、III 期に小さくなるという山型の変化パターンを示している。ただし、これも統計的に有意な変化ではない。さらに、利益の種類別にそのバラツキを比較しても、1 つの例外を除いて、各期に大きな差異はない。ただ１つの例外は、I 期における営業利益と純利益との差である。
営業利益の相関係数のバラツキのほうが有意に大きい（積率相関係数の場合、F = 2.234、p= 0.054、順位相関係数の場合、F = 2.361、p = 0.043）。総じて、利益と純資産簿価との相関係数の産業間でのバラツキは、固定的であり、このバラツキは産業間格差やその期間変化とは関係がないと考えてよいであろう。
5.2

純資産簿価の Relevance 有意性と損失の有意性

純資産簿価情報の relevance をめぐる実証研究では、多くの場合、以下の回帰式によって、純資産簿価の value relevance が検証される。

Pit = α + β1 BVEit + β 2 X it + uit(M3)

ここで P は期末（決算日時点）の株価、BVE は純資産の簿価、X には会計上の利益が 1 株あたりの値で代入される。添え字の i は企業、t は決算年度（決算日）を表し、 u it は誤差項である。
しかし、この回帰モデルには理論的裏づけがない。上記の(M2)式を支える企業評価モデ
ル、株式評価モデルが存在しないからである。一般に、評価モデルと回帰モデルとが関連付けられていない場合、たとえ回帰分析の結果において偏回帰係数が有意であったとしても、そこでの説明変数が value-relevant であるとはいえない。そもそも、純資産の簿価には年度利益が含まれている。そのような入れ子構造にある 2 変数について、すでに大日方(2002a) でも議論したように、relevance の優劣を問うという設定そのものに問題がある。
かりに(M3)の回帰式を採用して、入れ子構造の 2 変数にかかる係数の有意性検定をするだ
けでは、両者の優劣を判断できないのである。

24

そのような問題点がありながらも、(M3)式を使った検証も繰り返されており、純資産簿価にかかる係数が有意であると報告する実証結果は、学問的に興味深い検討課題を提供している。投資家の企業評価にとって、資産と負債のストックの評価額を決め、両者の差額
から株主持分の評価額を測定して開示さえすれば十分であるのか、それとも、利益の測定と開示を優先すべきであるのかは、会計基準の設計にとって重要な問題である。もしも、フローの利益よりも、純資産ストックのほうが株価との関連性が高いという現象が支配的であるならば、企業価値のより優れた代理変数になるように資産や負債の評価方法を決めるべきであるという意見が出てきても不思議ではない。ただし、利益の relevance が現在でもなお失われていないなら、利益の計算を無視して、資産や負債を評価する会計基準だけを問題にするのは、実証的根拠を欠いた議論であるといわなければならないであろう。
この研究は、そうした問題意識に立って、産業別、期間別に、回帰結果の事実を確認することに専念する。回帰の結果は Table 9 にまとめられており、Panel A は利益の変数に営業利益を選択した場合の結果、B は経常利益の場合の結果、C は純利益の場合の結果である。3 段の数字は、上から、偏回帰係数 β 、不均一分散を補正した White の t 値、有意確率である。ここでの第 1 の関心は、利益の relevance ではなく、純資産簿価にかかる係数が統計的に有意であるか否かである。なお、すべての回帰推定は、定数の年度ダミーを含めて行われている。
製造業全体で見ると、純資産簿価にかかる係数が少なくとも 10%水準で有意である産業
は、I 期から II 期へ、II 期から III 期へとしだいに減少している。営業利益の場合、I 期は10 産業、II 期は 9 産業、III 期は 5 産業である。経常利益の場合、純資産簿価の係数が有意な産業数は、I 期から順に 8、8、4、純利益の場合には、9、8、4 となっている。とくに III
期の産業数が少ない点は顕著である。そこで、I 期と II 期の産業数を与件としたとき、III期の産業数が少ないのかを、適合度検定によって確かめた。営業利益の場合は、χ 2 = 4.514、
p = 0.034、経常利益の場合は χ 2 = 3.600、p = 0.058、純利益の場合は χ 2 = 4.514、p = 0.034であった。したがって、純資産簿価にかかる係数が有意にゼロと異なる産業の数は、I 期と II 期に比べて、III 期は有意に少ないといえる。
アメリカの企業を対象にした実証研究では、時代とともに、利益情報のrelevanceが低下するのと逆に、純資産簿価情報のrelevanceは上昇していると報告されているが、ここでの結果はそれと整合していない。むろん、relevanceの程度をどのようにして測定するのが望ましいのかについて、いまだ定説はなく、先行研究とこの研究とは異なる測定方法（判断25規準）を採用している。その点について検討の余地が残されるにしても、上記の結果は、産業数を基準としてみたとき、純資産簿価のrelevanceがIII期に低下したことを示している。
その低下が、歴史的に一時的なものであるのか、それとも長期的な趨勢であるのか、さらに、それが日本に固有の現象であるのかなどについて、将来さらなる分析が必要であろう
8。
つぎに、産業別に、純資産簿価にかかる係数が統計的に有意である期の数を確かめよう。

営業利益について、その期の数が 0 であるのは、鉱業、紙・パルプ、造船の 3 業種であり、1 つは 8 業種、2 つは 5 業種、3 期すべてで純資産簿価が有意な変数になっているのは、化学とその他輸送機器の 2 業種である。このような期数の分布そのものは、カイ二乗検定によると、とくに偏っているとはいえない。ただし、平均を与件とすると、3 期とも純資産簿価の係数が有意であるのは、統計的に珍しい（ χ 2 = 3.750、p = 0.053）。
同様に、経常利益の場合、純資産簿価の係数がゼロと有意に異なっている期が 0 であるのは、鉱業、紙・パルプ、金属、造船の 4 業種である。その期の数が 1 つは 9 業種、2 つは 4 業種となっており、3 つは化学のみの 1 業種である。この分布は有意に偏っていると同時に（ χ 2 = 8.089、p = 0.044）、化学での 3 期という数字も、統計的に有意である（ χ 2 =5.100、p = 0.024）。純利益でも、類似の結果が得られており、その期の数が 0 であるのは、水産、鉱業、紙・パルプ、造船の 4 業種、1 つは 8 業種、2 つは 5 業種である。3 期一貫して純資産簿価の係数が有意であるのは、やはり化学のみの 1 業種である。この分布の偏りも統計的に有意であり（ χ 2 = 7.640、p = 0.054）、化学の 3 期も有意に多い（ χ 2 = 4.714、p= 0.030）。
上記の結果を要約すると、鉱業、紙・パルプ、造船では、純資産簿価にかかる係数は 3
期一貫して有意でない一方、化学では、逆に 3 期一貫してそれが有意になっている。このように、純資産簿価にかかる係数は産業間で異なっており、しかも、統計的に有意に偏っている。そのような産業間の差異を無視して、純資産簿価情報の relevance の年代変化を一律に議論するのが不適切であることを、この分析結果は示している。ここで確かめたように、年度別、期間別のクロス・セクション回帰の結果を比較したときに見える姿と、産業別、期間別にプール回帰したときに見える姿とは異なっているのである。
5.3

純資産簿価の有意性と損失の有意性

前稿での結果は、産業および期間によって純資産簿価の係数の有意性が異なることを示

8

なお、後述の脚注 10 も参照。

26

した。その相違を規定している要因はなにかを探るため、予備的な分析として、単一変数分析を試みた。まず、Table 9 の結果にしたがい、営業利益、経常利益、純利益それぞれについて、18 業種×3 期＝54 業種－期のケースを、純資産簿価の係数が有意なサブ・グルー
プ（グループ 1）とそれが有意ではないサブ・グループ（グループ 0）との 2 つに分けた。
サブ・グループ間で比較するのは、それぞれの利益がマイナスになっているサンプルの割合 RATIO と株価－利益率で測った業界全体の業績である。これらの変数に着目するのは、
大日方 (2002a) で議論したように、業績が低迷しているような場合や、損失企業がサンプルに多く含まれている場合などでは、将来キャッシュフローないし permanent earnings の推定にたいして、純資産簿価の情報が利益の情報を補完すると期待されるからである。そこ
で、以下の仮説を想定する。

仮説 H4
損失サンプルの割合 RATIO が高いほど、あるいは、利益を前期末株価でデフレートした株価－利益率が低いほど、純資産簿価にかかる係数が有意になる確率は上昇する。

営業利益について、ノンパラメトリック検定によると、RATIO はグループ 1 のほうが有意に低い（Mann-Whitney の z = 1.741、p = 0.082）。また純利益についても、グループ 1 のRATIO はグループ 2 のそれよりも有意に低い（t = 2.028、p = 0.048、z = 1.730、p = 0.084）。
さらに、純利益の場合には、株価－利益率も、グループ 1 のほうが有意に低かった（t = 1.931、
p = 0.059、z =2.200、p = 0.028）。これらの結果は、仮説 H4 の妥当性に疑念を抱かせるものである。ただし、経常利益については、RATIO も株価－利益率も、2 つのグループのあい
だに有意な差は検出されなかった。
純資産簿価情報の役割については、まだ十分には解明されていないが、大日方 (2002a)
で述べたように、一時的な損失が平準化される履歴効果に有用性の源泉をもとめる見解が有力である。実際、大日方 (2002a) の検証結果では、株価にたいする説明力とモデル適合度について、純資産簿価と純利益とを組み合わせた場合と利益から損失に固有な要因を分離して修正した場合とを比較すると、後者は前者と少なくとも同等か、より優れていたのであった。その結果からは、純資産簿価には損失要因をコントロールする役割があるのではないかと予想される。そこで、つぎの仮説を想定する。

27

仮説 H5損失に固有の要因が報告利益の relevance に影響をあたえている産業－期ほど、純資産簿価にかかる係数が有意になる確率は上昇する。

この仮説 H5 を検証するにあたり、つぎのロジット回帰分析を行った。

ln

P(1)
= α + β1 LOSS + β 2 RATIO jT + β 3 PERFORM jT + γ 1 D2 + γ 2 D3 + ε jT (L2)
1 − P(1)上式の LOSS は、Table 5 の回帰の結果において、損失サンプルのダミーと利益の積にかかる係数が少なくとも 10%水準で有意であるケースを 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。これが 1 の場合には、損失に固有の要因が報告利益の relevance に影響をあたえていることを表している。
式（L2）の RATIO にはサンプルに占める損失企業の割合（Table 4 のデータ）である
OP_RATIO、OI_RATIO、NI_RATIO が代入される。さらに、サンプルに占める減益企業の割合である Δ OP_RATIO、 Δ OI_RATIO、 Δ NI_RATIO も代入される（これらの変数は Tableとして掲載していない）。PERFORM には、年度の利益を前期末株価で除した変数（Table 2の Panel B2、C2、D2 のデータ）である OP/P、OI/P、NI/P が代入される。さらに、利益の変化額を前期末株価で除した Δ OP/P、Δ OI/P、Δ NI/P も代入される（これらの変数は Tableとして掲載していない）。業績を表す変数については、平均値と中央値の両者を試すことにし、前者は末尾に_AVE、後者は末尾に_MED を付して区別する。 D2 と D3 はそれぞれ、II
期、III 期に対応する定数ダミーであり、j は産業、T は期間、 ε jT は誤差項をあらわしている。
純資産簿価の係数が有意である業種－期、すなわち、グループ 1 を 1、それ以外を 0 とし、被説明変数は対数オッズ比の ln(P(1) (1 − P (1) ) である。もしも、仮説 H5 が正しく、純資産簿価に損失をコントロールする役割があるのなら、係数 β1 は正になるであろう。また、仮説 H4 が正しいなら、すでに前節で述べたように、係数 β 2 は正、 β 3 は負になると予想される。
それらの仮説を検証するにあたり、ここでも前節と同様に、ステップワイズ回帰を試行した。メタ分析のモデルの精度が低いためか、ステップワイズ回帰では、Wald chi-square28

の値が低かったり、多重共線性の点で問題の残るモデルが選択されたりした。この点で、この手法にはいまだ改良の余地が多く残されている。Table 10 には、ステップワイズによる推定結果のうち、有意水準 10%を目安にして有意味な結果のみを掲載した

9。Table 10の結果も、モデル適合度は低く、ここでの分析手法の検出力が低いことを示している。それゆえ、結果の解釈には慎重にならなければならない。
営業利益の場合、LOSS にかかる係数の符号はプラスであるが、統計的に有意ではない。
純資産簿価には損失をコントロールする機能があるという仮説 H5 は積極的には支持されない。これにたいして、RATIO と PERFORM にかかる係数は有意であるものの、符号がマイナスになっている。したがって、利益による業績水準について仮説 H4 は棄却されな
い一方、損失の頻度について仮説 H4 は棄却される。経常利益の場合にも、LOSS にかかる係数が、10%水準で有意なプラスの値になっている。この結果は、仮説 H5 を支持している。純資産簿価には、経常利益がマイナスである場合に損失固有の要因をコントロールする機能があると判断できる。その一方、仮説 H4 は支持されなかた。他方、純利益の場合には、そもそもロジット回帰が効果的ではなかった。
このように、メタ分析によって、前述の分析技術をめぐる問題点はあるものの、純資産簿価情報が利益情報を補完する役割――損失サンプルのコントロール――を、独創的な視点で実証的に確認できたことを強調してもよいであろう。この結果は、大日方 (2002a) で検証された事実、すなわち、株価のバラツキを説明するうえでは、損失サンプルをコント
ロールすれば、利益の情報だけで十分であり、純資産簿価の情報は redundant であるという事実と整合的であることも確認しておきたい。
ここまでの分析は、純資産簿価にかかる係数の統計的有意性に着目し、その係数の符号の正負を問題にしなかった。しかし、年度別クロス・セクション分析を行った大日方(2002a) では、営業利益、経常利益、純利益のすべてについて、1998 年 3 月期では純資産簿価の係数が有意な負の値になっていた。Table 9 を見ると、化学では、3 種の利益いずれの場合も、III 期の純資産簿価の係数は有意な負の値になっている。また、金属の営業利益の I 期、水産の経常利益の I 期でも、その符号はマイナスである。
もともと、純資産簿価と利益を説明変数とする回帰モデル(M3)には理論的な裏づけがな
く、純資産簿価にかかる係数が正であると推測する合理的な仮説もない。その符号が正であると考えるのはただの先入観であり、符号を問わずに純資産簿価情報の relevance および
9

Wald chi-square によるモデル適合度が高くても、説明変数間に多重共線性の問題があるモデルの結果は記載していない。

29

その年代変化を議論するのは不適切である。すでに述べたように、純資産簿価と利益とが入れ子構造にある以上、両者は排他関係ではなく、相互補完関係にあると見るのが自然であろう。そのように相互補完関係として捉えるならば、利益にかかる係数が正である一方で、純資産簿価にかかる係数が負になるケースも、無理なく解釈できる。
ここで発見された純資産簿価の係数が負になるケースは、利益の係数の大小には反映されない「将来キャッシュフローの減少要因」が存在して、それが純資産簿価の大きさに連動していることを示している。これは、permanent earnings にとって純資産簿価が過大である、すなわち、いわゆる減損の存在を示唆しているのかもしれない。ただ、純資産簿価の係数が負になるといっても、それは景気が低迷している III 期に支配的な現象ではなく、化学産業に特有の現象であり、また、化学以外の産業では I 期でも観察されている。したがって、それを不況期の減損と連想させて結びつけるわけにはいかない。いずれにしても、ここでの結果は、純資産簿価情報は利益情報にたいして、状況に応じて異なる補完的な役割を果たしているため、その役割の現れ方が産業および期間で異なっていることを含意しているのである。そうした相違を生む要因がなんであるのか、この結果は将来の検討課題を提供している。

６ お わ り に
この論文では、産業別、期間別の回帰分析を通じて、まず、産業効果の存在を確認した。
利益が value-relevant であるか否かは、産業および期間によって大きく異なっていたのである。クロス・セクション回帰の結果から、利益の relevance の長期にわたる変化を問題にする従来の研究にたいして、この結果は、時代とともに変化しうる産業効果をコントロールする必要があるという、独自の主張を裏付けるものである。
第 2 に、損失（負の利益）に固有の要因をダミー変数によって分離した回帰の結果は、大多数の産業において、対象期間全体にわたって利益は value-relevant であり、資産価格バブルやその後の景気低迷は利益の relevance を喪失させてはいないことを示していた。この損失要因が利益の relevance にあたえる影響も、産業ごと期間ごとに異なっていた。業種－
期間別サンプルに含まれる損失企業の割合が大きいほど、その影響は大きい。メタ分析によって、産業全体の業績が低迷しているときには、損失にたいして投資家は甘い評価をするという相対評価仮説が支持された。
第 3 に、純資産簿価と利益を同時に含む多重回帰の結果は、純資産簿価の relevance が時

30

代とともに上昇していることを支持しなかった。結果はむしろ逆であり、純資産簿価の情報が irrelevant である産業の数はしだいに増加していたのである。さらにメタ分析によると、損失固有の要因が利益の relevance に有意な影響をあたえている産業－期ほど、純資産簿価にかかる係数が有意にゼロと異なる確率が高いことが、弱い形ながらも、示された。これは、純資産簿価の情報には、損失をコントロールして、利益の情報を補完する役割があることを示す、貴重な実証的証拠となるであろう。
この論文では、産業間格差および期間格差にかんして統計的事実を確認するにとどまらず、それらの格差を規定する要因を探るため、メタ分析を採用した。もともと、配当割引モデルを基礎とする利益資本化モデルは、線形の閉じた（closed form）回帰モデルであり、そこに利益以外の変数を含めることを許さない。むろん、同一対象サンプル内のサブ・グ
ループ間格差であれば、その格差の影響をダミー変数によって分析することもできる。しかし、この研究で問題にしたのは、異なる対象サンプル間に横断的に存在する要因であり、回帰分析の外生的要因である。それを分析するにはメタ分析が適しており、この研究で確かめたように、従来にない重要な貢献が得られた。メタ分析は有望な手法であり、今後、
メタ分析の精度と結果の信頼性をさらに向上させなければならないであろう。

引用文献
大日方隆,「利益、損失および純資産簿価情報の Relevance(1) ―年度別クロス・セクション分析―」, 東京大学日本経済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-83, 2002a.
--------, 「利益水準と増減益情報の Relevance(1) ―年度別クロス・セクション分析―」, 東京大学日本経済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-85, 2002b.

31

Table 1 Sample Distribution
Industry

Period I:1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Full: 1979 - 2000

Fishery

14

23

54

91

Mining

42

48

64

154

Food

140

166

255

561

Fiber & Textile

105

168

339

612

Paper & Pulp

79

105

171

355

Chemical

201

236

342

779

Pharma.

102

128

239

469

Rubber

61

73

120

254

Ceramics & Glass

126

165

251

542

Steel

221

244

357

822

Metal

183

217

327

727

Machinery

204

246

365

815

Electronics

196

237

362

795

Automobile

186

236

350

772

Trans. Vehicle

68

82

120

270

Precision M.

126

142

197

465

Shipbuilding

49

49

56

154

Misc.

67

134

284

485

2,170

2,699

4,253

9,122

All

32

Table 2 Descriptive Statistics
Panel A1: Pt
Industry

Period I
1979 - 1985

II - I

Period II1986 - 1992

III - II

Period III
1993 - 2000

Full
1979 - 2000

Fishery267.0714
253.5000
51.5117449.1895 ***378.5000 ***12.357 ***716.2609
632.0000
361.3198- 347.1128 ***- 293.5000 ***1.817

369.1481
338.5000
327.5354

441.1758
350.0000
350.1972

Mining328.8095
292.5000
169.4616

397.9405 ***383.5000 ***11.002 ***726.7500
676.0000
378.2251- 356.0156 ***- 365.5000 ***6.995 ***

370.7344
310.5000
223.0444

470.2662
398.0000
320.0000Food

467.4286
406.5000
243.8230

722.1859 ***523.5000 ***46.045 ***1,189.6145
930.0000
748.6255

18,000.6605 **- 263.0000 ***13.026 ***19,190.2750
667.0000
131,868.0100

9,191.5080
685.0000
89,280.1450

Fiber & Textile

281.2095
231.0000
189.1815

704.2965 ***568.5000 ***40.686 ***985.5060
799.5000
720.3075- 395.4175 ***- 398.5000 ***2.105

590.0885
401.0000
808.7269

645.6405
455.0000
752.3349

Paper & Pulp

341.1899
314.0000
174.5189

605.7911 ***476.0000 ***24.013 ***946.9810
790.0000
670.9982- 418.9050 ***- 314.0000 ***16.108 ***528.0760
476.0000
301.2122

610.3887
490.0000
485.3905

Chemical362.2488
320.0000
155.8700

455.1071 ***430.0000 ***70.546 ***817.3559
750.0000
329.4713- 162.7126 ***- 252.0000 ***5.892 **

654.6433
498.0000669.2304

628.4929
514.0000
514.5592

Pharma.

1,095.6275
827.0000
911.6575

885.5913 ***893.0000 ***3.788 *

1,981.2188
1,720.0000
1,120.2233- 496.8841 ***- 670.0000 ***1.550

1,484.3347
1,050.0000
1,108.8119

1,535.4072
1,220.0000
1,114.8937

33

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
1979 - 1985

II - I

Period II1986 - 1992

III - II

Period III
1993 - 2000

Full
1979 - 2000

Rubber

249.0656
230.0000
107.9578

495.4960 ***470.0000 ***43.118 ***744.5616
700.0000
369.8788- 172.7033 ***- 305.0000 ***2.828 *

571.8583
395.0000
495.5259

543.9724
392.0000
436.0500

Ceramics & Glass

440.2698
324.5000
412.6415

447.5847 ***485.5000 ***4.523 **

887.8545
810.0000
411.6579- 287.0338 ***- 325.0000 ***0.285

600.8207
485.0000
426.5167

650.8782
527.0000
450.9978

Steel

325.3258
210.0000427.6291

476.4939 ***489.5000 ***32.134 ***801.8197
699.5000
499.8302- 352.1670 ***- 336.5000 ***39.615 ***449.6527
363.0000
350.9998

520.7628
370.0000
460.7884

Metal

404.5902
310.0000
287.8558

677.5204 ***600.0000 ***63.374 ***1,082.1106
910.0000677.6533- 311.8996 ***- 338.0000 ***0.873

770.2110572.0000
680.5888

771.2751
585.0000
654.3423

Machinery520.5392
380.0000
485.2664

704.0868 ***541.5000 ***34.399 ***1,224.6260
921.5000
1,023.8646- 62.4287- 210.5000 ***4.053 **

1,162.1973
711.0000
1,701.5991

1,020.4294
690.0000
1,324.1041

Electronics

1,157.0204

630.7728 ***

1,787.7932

368.9913 *2,156.7845

1,800.3006

Industry

Automobile

715.0000

585.0000 ***1,300.0000- 135.0000 **1,165.0000

1,070.0000

1,387.0210

1.659

1,432.5356

14.538 ***3,327.9539

2,505.6052

511.3925
338.5000
665.0465

357.4634 ***392.0000 ***2.266

868.8559
730.5000
634.7790- 107.9588 *- 184.0000 ***1.708

760.8971
546.5000
779.7475

733.7863
534.5000
722.5040

34

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
1979 - 1985

II - I

Period II1986 - 1992

Trans. Vehicle

444.0147
302.0000
324.4447

746.5463 ***718.0000 ***21.850 ***Precision M.

663.8730
517.5000
508.6765

Shipbuilding

Misc.

IndustryAll

III - II

Period III
1993 - 2000

Full
1979 - 2000

1,190.5610
1,020.0000
814.6478- 603.0693 ***- 529.5000 ***18.377 ***587.4917
490.5000
442.4071

734.5111
543.0000
637.9750

391.9016 ***391.5000 ***3.353 *

1,055.7746
909.0000
639.1593

37.9716- 273.0000 ***12.644 ***1,093.7462
636.0000
1,507.5070

965.6688
678.0000
1,089.9538

168.0000
162.0000
38.8475454.2857 ***388.0000 ***81.509 ***622.2857
550.0000
421.0627- 237.7321 ***- 195.5000 ***17.736 ***384.5536
354.5000
235.8701

391.2922
252.5000
330.4052

491.1642
348.0000
1,136.0710

1,133.5597 ***752.0000 ***13.672 ***

1,624.7239
1,100.0000
1,740.0012- 377.3824 **- 252.5000 ***2.516

1,247.3415
847.5000
1,305.0637

1,247.1464
808.0000
1,456.8538

517.8369
336.0000667.3524

600.1331 ***539.0000 ***157.652 ***

1,117.9700
875.0000928.4581

897.3131 *- 303.0000 ***9.821 ***

2,015.2831
572.0000

1,393.5657
597.5000

32,550.0596

22,241.0324

35

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel A2: Pt / Pt-1
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery

1.0141

0.06871.0828- 0.1944

0.88840.95690.9564- 0.0302

0.9262- 0.0667

0.85950.88840.19662.769

0.72585.078 **

0.31230.4463

1.2147- 0.0943

1.1204- 0.1615 *

0.95891.0790MiningFood

1.01020.03381.0440- 0.2015 **0.8424

0.97200.62960.652

0.43380.321

0.50540.52991.05780.03701.0948- 0.1437 ***0.95111.02031.0307- 0.0406

0.9901- 0.0856 ***0.90450.96190.2303

7.831 ***

0.40058.53 ***

0.25980.3086

Fiber &

1.2864- 0.2131 ***1.0733- 0.1614 ***0.91191.0205

Textile1.1095- 0.1444 ***0.9650- 0.1112 ***0.85380.9260Paper & Pulp

Chemical

0.60570.481

0.519528.806 ***0.31050.4572

1.08370.0412

1.1249- 0.1664 ***0.95851.03561.0135- 0.0135

1.0000- 0.0909 ***0.90910.97080.24048.242 ***

0.60114.226 **

0.33740.42351.1411- 0.0954 ***1.0457- 0.0521 **0.9936

1.04751.0606- 0.0575 ***1.0031- 0.0657 *

0.93740.9881

0.3260
Pharma.

Rubber

0.090

0.3151

7.069 ***

0.28200.30930.99050.04021.03071.0552

1.1939- 0.2034 ***1.0933- 0.1114 ***0.9819- 0.0135

0.96831.00000.473414.133 ***0.26710.498

0.32110.3547

1.11740.01991.1373- 0.2316 ***0.90571.02311.1275- 0.1146

1.0128- 0.1143 ***0.89850.95990.522828.677 ***0.23670.3707

0.29638.852 ***

Ceramics &1.2368- 0.2044 ***1.0324- 0.0932 **0.9392

1.0368Glass

1.0786- 0.1473 ***0.9313- 0.0537 **0.8776

0.94310.47903.282 *

0.42287.309 ***

0.30820.4060

Steel

Metal

1.2045- 0.0158

1.1887- 0.2880 ***0.90071.06791.0327- 0.0231 *1.0095- 0.1355 ***0.8741

0.95150.56964.885 **

0.715451.608 ***0.37250.56581.2283- 0.1470 ***1.0813- 0.1441 ***0.9372

1.05351.0959- 0.1100 ***0.9859- 0.1079 ***0.87800.96550.414320.907 ***0.33120.4316

0.53570.640

36

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

Period II
III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

1.1413- 0.02211.1192- 0.1492 ***0.97001.05791.0271- 0.0730 **0.9541- 0.0289 **0.9252

0.97290.405411.743***0.515650.910 ***0.28360.4041

1.2194- 0.2037 ***1.01570.1013 ***1.11701.11201.1231- 0.2147 ***0.90840.1288 ***1.03711.01950.43516.726 ***

0.37640.267

0.46630.43941.1100- 0.0511

1.0589- 0.0549

1.00401.04631.0252- 0.0698 ***0.95540.01110.96650.98080.369010.993 ***0.48457.560 ***

0.46360.45091.0446

0.07301.1176- 0.2502 ***0.86740.98801.07880.0000 ***1.07880.93140.448917.254 ***0.27030.35740.9827

0.09600.299011.706***1.2319- 0.2103 ***1.0216

0.03381.05541.09291.0649- 0.1577 ***0.90720.0551

0.96230.96270.62134.046 **

0.42390.961

0.43160.4947

1.10750.2371 **1.3446- 0.5086 ***0.83601.0842

1.06760.21091.2785- 0.4886 ***0.78990.96460.310522.4510.592724.669 ***0.29170.4642

1.0636- 0.0531

1.0105- 0.0260

0.98451.00261.0153- 0.0612

0.9541- 0.0513

0.90280.93600.144

0.52390.46290.97151.0498***0.3031

3.947 **

0.3885

1.1660- 0.0862 ***1.0798- 0.1083 ***1.0533- 0.0849 ***0.9684- 0.0502 ***0.91820.96620.4496

10.399 ***0.4778147.816 ***0.37100.431437

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel B1： OPt
Period I

Period II

Industry

1979 - 1985

II - I

Fishery

41.4271

MiningFoodPeriod III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 34.3271 ***7.100010.2056

17.3056

18.4372

47.9271- 39.6382 ***8.28902.704410.9933

13.0646

21.91130.169

27.8171

0.113

30.8749

30.5891

38.5346- 8.1570

30.3776- 8.7219 **21.6557

28.9776

21.6974

1.995323.6927- 3.4322 *20.2604

21.8575

40.2152

12.875 ***23.20231.970

16.8924

27.6472

46.7800- 5.7154 *41.0646

1,289.9862 **

1,331.0508

628.8482

44.4258- 7.8801 **36.5457- 5.7989

30.7468

35.0083

28.8580

0.588

30.8285

13.355 ***9,192.3089

6,224.0065

Fiber &

28.9166

0.555229.4718- 13.7673 ***15.7045

21.7505

Textile29.7500- 4.3878

25.3622- 13.7528 ***11.609418.7583

29.3986

0.035

29.7377

2.150

45.5569

39.7798

63.9480- 7.5851

56.3629- 21.4510 ***34.911947.718162.0367- 6.8705 *55.1662- 30.3760 ***24.790241.5457

47.14240.741

53.83400.543

44.3538

49.457145.0838- 2.4211

42.6627- 12.5743 ***30.0884

37.7670

44.3892- 6.9827

37.4065- 14.3072 ***23.099334.7577

20.8079

0.102

20.65434.980 **

32.064827.162993.9857- 20.3092 ***73.6765

27.1648 ***100.8413

91.9364

84.6050- 19.7026 ***64.9024

6.4552 **71.3576

74.4167

54.94410.000

54.181818.403 ***87.832174.1884

27.95211.845229.7973- 2.3190

27.478328.2586

28.9052- 3.1764

25.7288- 4.1667

21.562125.2546

25.06520.611

27.2346

0.225

33.5386

29.8353

Paper & Pulp

ChemicalPharma.

RubberCeramics &49.0035- 6.0725 *

42.9310- 16.7805 ***26.1505

36.5716Glass

39.8593- 0.7017

39.1576- 20.0272 ***19.1304

33.4226

33.4085

1.025

27.2227

2.142

31.2470

32.131664.4074- 8.1480

56.2594- 41.0639 ***15.1955

40.6158

45.4583- 2.5208

42.9375- 29.8061 ***13.131429.3566

Steel

Metal

102.8113

2.981 *

52.0047

29.785 ***33.1366

67.934845.6140

15.1469 ***60.7609- 21.6607 ***39.100247.2053

36.19098.0801 ***44.2710- 19.1384 ***25.1326

34.272635.0483

15.150 ***54.58640.264

53.3526

50.5746

38

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry

1979 - 1985

Machinery

50.4958
38.0805

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

Period II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

4.573255.0690- 4.9346

50.134451.7143- 1.7297

36.3508- 8.3340 ***28.0168

32.6783

62.6174

3.780 *

66.4093

3.069 *

98.908581.7599

92.7677- 27.8410 ***64.9267- 10.2529 *54.6738

67.122061.0641- 8.8188 ***52.2452- 18.9157 ***33.3295

47.7455

105.4834

17.852 ***58.82129.549 ***

85.973185.7673

83.0152- 32.7514 ***50.2638- 6.1544

44.109455.3645

49.0068- 10.3499 ***38.6569- 1.7231

36.933840.7384

149.7623

8.471 ***

77.63410.153

51.1702

93.0265

41.0881- 1.9917

39.0964- 22.2015 ***16.8949

29.7306

40.2655- 4.6012

35.6643- 16.1863 ***19.4780

27.901022.40142.704

35.71260.271

32.060933.1149

62.5712- 25.5733 ***36.9979- 5.7566

31.241341.488652.3080- 17.7915 ***34.5165- 11.2495 **23.2670

35.323145.7733

3.838 *

34.26625.333 **

50.718146.6828

20.2917- 4.5681

15.723618.5081 **34.231723.9073

19.3385- 7.5349

11.8037

14.4952 ***26.2989

20.322985.32443.274 *

44.78450.034

42.739960.2871

52.8993

29.8920 **82.7913- 17.7034 **65.087968.295440.9564

16.0593 ***57.0156- 3.7692 *53.246450.5008

79.90725.741 **

83.97871.299

73.142777.6776

57.6433- 7.2177 ***50.4256

66.5761 *117.0017

83.182745.0293- 5.6980 ***39.3313- 13.4819 ***25.8495

34.841676.23485.136 **

53.81639.462 ***

2,268.3693

1,549.8251

39

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel B2： OPt / Pt-1
Period I
Industry

1979 - 1985

Fishery0.1589MiningFoodPeriod II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 0.1339 ***0.02500.01830.04330.05650.1436- 0.1324 ***0.01120.01630.02750.03400.09375.007 **

0.05940.358

0.06190.07980.1059- 0.0615 ***0.04440.00980.05420.06520.1023- 0.0636 ***0.03870.00900.0476

0.05160.1368

11.173 ***0.02814.405 **

0.05510.08450.1072- 0.0690 ***0.03820.0076 **0.04580.05890.1075- 0.0700 ***0.03760.0065 ***0.04400.04980.049344.972 ***0.0261

9.317 ***

0.0361

0.0467

Fiber &

0.1446- 0.1110 ***0.0336- 0.0213 ***0.01230.0408

Textile0.1368- 0.1014 ***0.0354- 0.0073 ***0.02800.03490.1628119.697 ***0.038820.594 ***0.78400.10310.2010- 0.1367 ***0.0643- 0.01100.05330.08940.1897- 0.1257 ***0.0640- 0.0136 **0.05040.0726

0.155217.652 ***0.07580.159

0.07550.11540.1482- 0.0900 ***0.0582- 0.0104 ***0.04780.07690.1312- 0.0798 ***0.0514- 0.0064 ***0.04500.05820.079273.3140.03511.068

0.03850.06650.1152- 0.0773 ***0.03790.0295 ***0.06740.06980.1126- 0.0754 ***0.03720.0304 ***0.0676

0.06400.058483.778 ***0.02295.846 **

0.03290.0465Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

0.1247- 0.0791 ***0.0456- 0.0055

0.0401

0.06200.1112- 0.0733 ***0.03790.0036

0.04150.95990.153623.762 ***0.04950.645

0.0504

0.0935

Ceramics &0.1598- 0.1077 ***0.0521- 0.0137 ***0.03840.0708Glass

0.1348- 0.0904 ***0.0444- 0.0087 ***0.03570.0515

0.096986.385 ***0.0343

11.513 ***0.05200.07880.2292- 0.1527 ***0.0765- 0.0554 ***0.0211

0.09350.1977- 0.1292 ***0.0685- 0.0337 ***0.03480.06340.199989.044 ***0.06840.08360.14980.1502- 0.0887 ***0.0615- 0.0169 ***0.0446

0.07620.1283- 0.0782 ***0.0502- 0.0062 ***0.116060.313 ***0.0461

Steel

Metal

2.345

0.422

0.04390.0541

0.06690.088940

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

1979 - 1985

Period II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

0.1034- 0.0662 ***0.0372- 0.0037

0.03350.05210.1004- 0.0601 ***0.0402- 0.0018

0.03840.04640.070830.473 ***0.0574

3.184 *

0.0616

0.06940.1062- 0.0701 ***0.0361- 0.0086 ***0.02750.04950.1001- 0.0645 ***0.0356- 0.0082 ***0.02740.0376

0.073475.474 ***0.026120.937 ***0.04190.05820.1625- 0.1036 ***0.0589- 0.0021

0.05680.08290.1554- 0.1047 ***0.05070.00590.0566

0.06970.072049.754 ***0.04565.215 **

0.07770.08140.1146- 0.0770 ***0.0376- 0.0220 ***0.01560.04720.0391- 0.0065 ***0.0326- 0.0071 **0.02550.03910.080918.369 ***0.04146.980 ***

0.07080.07740.1216- 0.0871 ***0.0345- 0.0103 **0.0242

0.05380.1051- 0.0716 ***0.0335- 0.0024

0.0311

0.04300.078955.421 ***0.338010.964 ***0.05290.07030.0844- 0.0768

0.0076

0.0567 ***0.06430.05270.1258- 0.1033 ***0.02250.0371 ***0.0596

0.05750.553413.272 ***0.12675.567 **

0.06540.32200.1440- 0.0872 ***0.0568- 0.0037

0.0531

0.06670.1135- 0.0652 ***0.04830.00390.0522

0.05370.144229.423 ***0.05240.865

0.07790.09000.1425- 0.0937 ***0.0487- 0.0094 ***0.03930.06660.1256- 0.0827 ***0.0429- 0.0019 ***0.04090.05190.1438485.095 ***0.050541.391 ***0.06450.097141

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel C1: OIt
Period I

Period II

Industry

1979 - 1985

II - I

Fishery

38.9757

MiningFoodPeriod III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 36.5035 ***2.4722

10.2950

12.7672

14.1973

34.5132- 29.8612 ***4.65213.60988.261810.072116.3684

1.602

27.50210.868

25.022126.910317.4059

1.923419.3293- 7.8968 *11.4325

15.5230

8.87369.126418.0000- 7.4887 **10.5113

12.540922.87230.168

28.9653

2.673

18.8469

23.594445.72514.620150.34521245.1471 **1295.4923

615.1682

41.9466- 0.2318

41.7148- 5.8868 *

35.8280

38.313934.7673

1.252

39.2251

13.278 ***8905.9741

6,030.1565

Fiber &

16.2034

12.4096 ***28.6130- 9.4386 **19.1744

21.2557

Textile16.89223.8102 ***20.7024- 8.1007 ***12.6017

16.230926.0138

3.166 *

34.34881.883

47.431941.2783

31.5773

3.840435.4177- 12.0072 **23.4105

28.779324.4087

18.086142.4949- 24.6321 ***17.8628

24.7657

42.02770.136

44.4264

1.106

38.0677

41.1545

Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

25.150911.2420 ***36.3929- 9.8096 ***26.5833

29.1856

24.1190

7.9235 ***32.0425- 11.5357 ***20.5068

25.5985

21.7051

0.021

20.99628.488 ***

34.941628.501692.6825- 9.8347

82.8478

19.7701 **102.6179

95.061483.0603- 11.1389

71.92142.670874.592277.719355.11820.073

57.144418.35 ***

90.912176.2635

12.7311

11.1783 **23.9094

4.331728.241123.2713

16.6664

4.8293 *21.4956- 1.5766

19.9190

19.7138

26.6343

0.108

29.4949

2.456

36.5253

32.8927

Ceramics &32.6783

1.667734.3460- 11.2158 ***23.130228.7643

Glass

27.2585

3.538730.7972- 15.2858 ***15.511423.279928.3298

2.443

23.7494

3.172 *

30.5177

28.5411Steel

28.054415.9839 ***44.0383- 33.4228 ***10.6155

25.2252

16.5500

12.1405 ***28.6905- 21.4401 ***7.250415.712052.1267

24.919 ***36.531352.8898

67.3158
Metal

0.648

30.250924.6737 ***54.9246- 18.3073 ***36.6173

40.479322.6127

16.3266 ***38.9393- 16.9261 ***22.0132

26.9270

40.05517.535 ***

56.62880.007

57.085253.991242

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I

Period II

Period III

Full

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

Machinery

46.3933

11.1815 *57.5748- 8.1994

49.375451.1038

29.3078

8.3499 **37.6577- 14.3967 ***23.260928.851166.4030

1.147

69.59362.744 *

101.1534

84.5720

93.1055- 14.2883

78.8172- 14.6891 **64.128175.651254.0686

7.646261.7148- 22.6664 ***39.0485

48.5821116.3003

11.801 ***72.9969

4.519 **

96.181196.1786

74.8576- 26.4196 **48.4380- 6.1505

42.2875

52.014944.1384- 5.4576 ***38.6808- 8.3811 ***30.299736.7805

122.4464

6.251 **

80.2193

0.195

54.6358

84.160331.2579

6.021137.2790- 24.1029 ***13.1761

25.050225.7168

9.863535.5803- 23.0191 ***12.561220.082622.6585

1.311

33.96180.342

30.5488

31.7214

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

56.0876- 19.3115 ***36.7761- 6.1676

30.6085

39.395949.8207- 11.7607 ***38.0600- 15.4295 ***22.6305

33.1967

41.0780

1.934

34.1971

7.997 ***

55.711547.2395

0.98178.12809.1097

15.6394 **24.7491

12.21057.40102.5551

9.9561

9.0422 ***18.9983

13.9859

93.14686.588 **

34.8868

0.080

30.732859.534429.020351.0089 ***80.0292- 15.8713 *64.1579

63.6889

25.4577

28.6295 ***54.0872- 8.4902 *45.5969

42.5182

70.1354

10.080 ***82.1172

0.002

79.145180.167344.1634

4.3217 **48.4851

65.3416 *113.8267

77.921630.05026.1355 ***36.1857- 13.6737 ***22.5120

28.498370.9427

2.889 *

57.23099.368

2,198.0579

1,501.8685

43

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel C2: OIt / Pt-1
Period I
Industry

1979 - 1985

Fishery0.14520.1404MiningFoodPeriod II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 0.1261 ***0.01910.31890.33800.0472- 0.1341 ***0.00630.0154 **0.02170.02260.04960.044

0.06780.096

0.05180.06970.0410- 0.0142

0.0268- 0.0054

0.02140.02840.0371- 0.0056

0.0316- 0.0023

0.02930.03100.06774.277 **

0.03752.425

0.06470.0587

0.0969- 0.0519 ***0.04500.0047 **0.04970.06010.1000- 0.0597 ***0.04030.0103 **0.0506

0.05320.055849.546 ***0.02744.035 **

0.03920.0463Fiber &

0.0658- 0.0350 **0.0308- 0.0152 ***0.01560.0284

Textile0.0782- 0.0496 ***0.0286- 0.0019

0.02670.03120.137858.402 ***0.043813.094 ***0.08230.08850.0716- 0.0345

0.0371- 0.0039

0.03320.04290.0937- 0.0488 ***0.0448- 0.0064

0.03840.04650.18087.610 ***

0.08780.228

0.0796

0.11290.0712- 0.0248 ***0.0464- 0.0083 ***0.03810.04920.0793- 0.0361 ***0.0432- 0.0039 **0.03930.04720.065151.587 ***0.024417.898 ***0.04200.04720.1151- 0.0714 ***0.04370.0237 ***0.06740.07130.1207- 0.0759 ***0.04480.0256 ***0.07040.06610.057967.034 ***0.02449.591 ***

0.03520.0464Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

0.02520.00650.03170.00280.03450.03150.0646- 0.0330 **0.03160.00870.04040.04170.141027.557 ***0.04390.873

0.05620.0822

Ceramics &0.0875- 0.0486 ***0.0389- 0.0074 **0.03150.0468Glass

0.0845- 0.0472 ***0.0373- 0.0072 **0.03000.04150.074736.621 ***0.025815.62 ***

0.04900.05580.0814- 0.0322 ***0.0492- 0.0458 ***0.00340.03800.0793- 0.0361 ***0.0432- 0.0212 ***0.02190.03790.154356.046 ***0.060214.073 ***0.08970.10960.0721- 0.0215 **0.0506- 0.0131 **0.03750.05010.0763- 0.0352 ***0.0411- 0.0032 *0.03800.04340.110578.665 ***0.04612.741 *

0.07480.0799

Steel

Metal

44

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

1979 - 1985

Period II
II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

0.0779- 0.0390 ***0.0389- 0.0099 **0.02900.04420.0800- 0.0375 ***0.0425- 0.0079 ***0.03460.04270.074037.930 ***0.05220.06030.06490.0901- 0.0498 ***0.0403- 0.0110 ***0.02930.0476

0.0414- 0.0002 ***0.0412- 0.0099 ***0.03120.04150.054350.744 ***0.025220.022 ***0.04180.04820.1497- 0.0919 ***0.0578- 0.0080

0.04980.07630.1444- 0.0912 ***0.0533- 0.0052

0.0481

0.06340.076349.754 ***0.06410.856

0.06700.08000.0747- 0.0399 ***0.0348- 0.0267 ***0.00810.03300.0742- 0.0421 ***0.0321- 0.0092 ***0.02290.03230.041520.383 ***0.023311.872 ***0.06740.05762.589

0.1051- 0.0700 ***0.0351- 0.0148 ***0.02030.04780.0948- 0.0599 ***0.0349- 0.0032

0.03180.04190.066229.978 ***0.034811.400 ***0.05840.0652-0.04900.0393- 0.0097

0.0572 ***0.0475- 0.0014

0.0559- 0.0428 *0.01310.0288 ***0.04190.03640.627816.446 ***0.1136

7.528 ***

0.05480.36110.0608- 0.01290.0479- 0.0089

0.03900.04450.0724- 0.0251 ***0.04730.00480.0521

0.05290.088632.391 ***0.03637.044 ***

0.09160.08000.0834- 0.0415 ***0.0419- 0.0092 ***0.03270.04750.0877- 0.0470 ***0.0406- 0.0033 ***0.03740.04510.1374298.653 ***0.048380.561 ***0.06690.087745

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel D1: NIt
Period I

Period II

Industry

1979 - 1985

II - I

Fishery

16.7655

Mining

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 23.0651 ***- 6.2996

11.0991

4.79953.8352

13.6983- 10.1918 ***3.5065- 1.4649

2.0417

4.11366.58845.789 **

33.8462

15.810922.0528- 1.3076

4.26159.6880- 2.7493

7.968 ***

6.9387- 8.2463- 4.1873 ***5.66572.54898.21464.0273

5.1992

11.5374

1.647

28.8840

0.109

29.130325.781220.5652

4.9598 **25.5250657.1290 **682.6540

322.9822

17.5551

1.4389 *18.9940- 7.2128 ***11.781216.311217.2600

3.045 *

20.8253

13.271 ***4,764.2125

3,225.4051

Fiber &

10.5649

6.921417.4863- 10.6275 ***6.858810.4120

Textile9.2941

3.0980 ***12.3921- 5.5668 ***6.82538.319120.0540

2.104

44.50540.650

37.0558

37.2855

15.6730

5.388521.0615- 16.4808 ***4.580711.9238

14.99025.2598 *20.2500- 12.7047 ***7.545312.205943.6576

0.094

34.98100.485

40.9224

40.4674

11.89135.1858 ***17.0771- 6.2251 ***10.8520

13.0061

11.1538

3.491914.6457- 5.8138 ***8.831911.5862

10.4468

2.12

11.93418.979 ***

23.3650

17.825435.08860.844935.9335

3.949639.883137.762532.6540- 2.7873

29.8667- 0.0824

29.7843

30.6104

24.1779

1.454

25.331217.621 ***60.169446.3269

Food

Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber6.4801

7.5580 **14.0381- 1.9955

12.0426

11.28028.08502.6079 *10.6930

0.098310.79139.667716.34221.375

19.9574

5.179 **

26.879422.9030

Ceramics &15.74392.861118.6050- 9.8535 ***8.751513.3767

Glass

12.1567

3.3352 **15.4919- 7.5703 ***7.9217

11.2740

16.23250.031

18.4138

1.651

20.5195

19.4372

16.35096.1017 **22.4526- 21.4544 ***0.9982

11.49439.70834.7556 ***14.4639- 10.7748 ***3.68918.246134.33370.044

26.70440.025

30.8253

32.0767

24.9436- 15.0265 ***9.9171

15.5575

Steel

Metal

14.5062

10.4374 ***11.21117.9992 ***19.2103- 9.5913 ***9.619012.5833

19.6538

6.345 **

25.9549

4.643 ***

51.4926

39.100146

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I

Period II

1993 - 2000

1979 - 2000

1979 - 1985

II - I

Machinery

22.9590

6.3127 *29.2717- 10.9476 ***18.3241

22.7887

15.0066

3.5422 **18.5488- 6.6262 ***11.9226

14.987836.4684

0.563

35.08655.441 **

62.0390

49.446445.0338- 4.2560

40.7778- 13.6210 ***27.1568

35.6248

26.43473.854430.2891- 11.8084 ***18.480724.524837.9667

11.207 ***60.9352

54.1850

55.5152
Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

34.2007- 12.4814 *21.7193- 5.7543

15.9650

22.1177

20.3225- 1.2839 *19.0385- 6.1450 ***12.893617.3068

53.71920.654

73.57090.53

41.368156.2966

16.04484.3899 *20.4347- 17.6711 ***2.7636

11.4753

11.5837

4.843816.4275- 10.4989 ***5.9286

10.334212.65422.644

17.70440.585

25.0978

21.829425.3576- 7.3031 ***18.0545- 9.7684 ***8.286115.8950

23.4298- 7.0171 ***16.4127- 8.0313 ***8.381415.4757

21.201617.957 ***42.922532.9640

21.2350
Shipbuilding

Misc.

All

6.94 ***

III - II

Full

Industry

Electronics

1986 - 1992

Period III

0.315

2.3780- 1.1833

1.19478.7613 *9.95604.7571

6.6970- 2.6410

4.05594.3165 **8.37256.803081.3687

4.276 **

29.1834

3.075

19.586249.9800

13.5268

24.6669 ***38.1937- 16.1606 ***22.0331

25.3230

11.8527

14.2761 ***26.1288- 5.0886 **21.0403

20.049932.7162

11.13639.5466

3.010 *

65.641456.2725

21.0438

2.8898 ***23.933629.8475 *53.781137.162114.86492.8664 ***17.7312- 7.6440 ***10.0872

13.605336.01930.045

36.4404

9.598 ***

1,176.0759

803.5786

47

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel D2: NIt / Pt-1
Period I
Industry

1979 - 1985

Fishery

0.06230.0603MiningFoodPeriod II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 0.0616 ***0.00070.00600.00670.0137- 0.0561 ***0.00420.00130.00550.00860.01732.761

0.04230.141

0.40790.04360.0259- 0.0185 *0.0074- 0.0416 *- 0.0342- 0.0048

0.0236- 0.0093 **0.0144- 0.0040

0.01040.01460.04450.241

0.04909.390 ***

0.16910.1171

0.0229- 0.0102 ***0.01270.0232- 0.0012 *0.0429- 0.0200 ***0.0427- 0.0221 ***0.02070.030624.055 ***0.01640.01950.02298.831 ***

0.04710.0383Fiber &

0.0488- 0.0282 *0.0206- 0.0243 **- 0.0037

0.0120

Textile0.0405- 0.0253 ***0.0152- 0.0017 **0.01350.01600.13878.727 ***

0.09817.870 ***

0.11380.1160Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

0.0265- 0.0078

0.0187- 0.01300.00570.01420.0474- 0.0246 ***0.0228- 0.0072 ***0.01560.02210.4513

3.941 **

0.07540.32520.31210.0341- 0.0125 ***0.0216- 0.0090 ***0.01260.02090.0372- 0.0177 ***0.0195- 0.0022 **0.01730.02130.038222.031 ***0.015518.395 ***0.04420.03720.0450- 0.0263 ***0.01870.00040.01910.02470.0439- 0.0256 ***0.01830.0100 ***0.02820.02670.026167.609 ***0.01076.203 **

0.07150.05381.833

0.01800.00320.0212- 0.0199 **0.00130.01100.0376- 0.0218 ***0.01580.00540.02120.02280.102011.233 ***0.0341

6.609 **

0.09360.0837

Ceramics &0.0409- 0.0210 ***0.0199- 0.0131 ***0.00680.0187Glass

0.0405- 0.0221 ***0.0184- 0.0044 ***0.01390.01920.040524.185 ***0.016319.382 ***0.04660.04050.0512- 0.0252 ***0.0260- 0.0513 ***- 0.0253

0.01050.0450- 0.0229 ***0.0221- 0.0126 ***0.00940.01900.117245.359 ***0.030650.508 ***0.12990.11110.0358- 0.0141 ***0.0217- 0.0244 ***- 0.0027

0.01430.0374- 0.0177 ***0.0197- 0.0039 ***0.01580.0201

0.068549.851 ***0.022516.694 ***0.12380.0920

Steel

Metal

48

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

1979 - 1985

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

0.0378- 0.0179 ***0.0199- 0.0211 ***- 0.0012

0.01490.0397- 0.0186 ***0.0211- 0.0045 ***0.01660.02160.075416.773 ***0.030618.096 ***0.09680.07840.0445- 0.0236 ***0.0209- 0.0139 ***0.00700.02040.0450- 0.0238 ***0.0212- 0.0048 ***0.01640.02220.030230.880 ***0.013445.027 ***0.04510.03780.0694- 0.0435 ***0.0259- 0.0211 ***0.00480.02680.0659- 0.0397 ***0.0262- 0.0047 ***0.02150.02900.073312.424 ***0.10320.0861- 0.0064

0.01330.0357
Trans. Vehicle

Period II

1.488

0.0414- 0.0225 ***0.0189- 0.0253 ***0.0358- 0.0184 ***0.0174- 0.0070 ***0.01040.01600.03937.472 ***

0.012115.795 ***0.06880.05390.0469- 0.0299 ***0.0170- 0.0276 ***- 0.0106

0.01340.0424- 0.0252 ***0.0172- 0.0052 ***0.01200.02060.0451

19.234 ***0.021437.293 ***0.0871

0.0667-0.03390.0027-0.03120.0421 **0.0109- 0.0167

0.0394- 0.0319 ***0.00750.0128 ***0.02030.01780.5722

10.789 ***0.101310.755 ***0.06180.32830.0299- 0.0055

0.0244- 0.0205 ***0.00390.01320.0372- 0.0151 ***0.02220.00050.02260.02330.046814.089 ***0.031714.065 ***0.09590.07800.0411- 0.0209 ***0.0202- 0.0192 ***0.00110.01630.0425- 0.0225 ***0.0200- 0.0034 ***0.01660.02160.138393.701 ***0.0445147.752 ***0.11120.105649

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel E1: BVEt
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery

220.5839- 48.5266 *172.0573- 38.8209 *133.2364

156.4864

222.7288- 11.7312

210.9977- 122.7956

88.2020123.1613

MiningFood

51.367818.269 ***94.54291.946

88.7045

90.6925148.3762

84.5260 **232.9022

16.3326

249.2348

216.6372

93.5818111.3954 ***204.9772

13.8760

218.8532

148.8274

154.4617

1.430

190.2116

0.188

202.6478

190.3256252.9930

150.0935 ***403.0865

13,415.4275 **

13,818.5140

6463.5515

202.3122

104.7963 ***307.1085

198.9111 ***506.0196

330.0839

150.1005

28.788 ***265.9649

13.474 ***94,302.7310

6,3865.5040

Fiber &

143.7255

128.5451 ***272.2706

127.0834 ***399.3540

320.6105

Textile143.8388

111.1369 ***254.9757

37.4287 ***292.4044

254.6216

50.9052

50.413 ***176.0565

41.146 ***328.6514

279.5063

168.2194143.8788 ***312.0982

71.3096 ***383.4078

314.4292

172.1540130.3015 ***302.4555

37.7992 ***340.2547

302.0733

137.8696

4.136 *

193.2905

4.069 **

230.9986

218.7694

155.2717

105.4078 ***260.6795

101.5254 ***362.2049

278.0540

145.4645

110.6845 ***256.1490

56.3031 ***

312.4521

245.8606

110.0751

16.180 ***272.5726

210.9242

Paper & Pulp

Chemical

67.3408
Pharma.

Rubber

26.582404.7604

140.1394 ***544.8998

190.0881 ***734.9879

611.2896

368.3810

109.5492 ***477.9301

181.2407 ***659.1708

524.1059

157.4100

5.797 ***

266.5193

23.593 ***372.7671

337.0529

126.2845

73.7927 ***200.0772

177.5082 ***377.5854

266.2175

131.6245

74.9743 ***206.5988

77.4110 ***284.0098

206.1317

56.5908

19.017 ***118.7206

30.967 ***286.6539

235.1299

Ceramics &192.4516

118.2229 ***310.6745

108.7994 ***419.4739

333.5759

Glass

169.9864

133.5949 ***303.5813

75.6256 ***379.2069

306.5025

91.0660

24.223 ***135.2238

7.596 ***

246.7572

209.3281

172.8282

74.4049 ***247.2331

125.2102 ***372.4433

281.6085

109.6825

76.5936 ***186.2761

89.6700 ***275.9461

197.5963

193.8431

4.56 **

191.3968

22.555 ***293.5796

255.7514

177.3069

147.1172 ***324.4241198.2353 ***522.6594

376.5568

148.6170

119.2389 ***267.8559

132.9156 ***400.7715

269.8368

149.5231

26.341 ***251.1807

29.692 ***411.9212347.8531

Steel

Metal

50

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

1979 - 1985

Period II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

262.1763

159.3480 ***421.5243

161.5170 ***583.0413

453.9743

189.5617

152.5321 ***342.0939

95.5390 ***437.6329

348.7841

213.0530

13.447 ***329.0615

17.938 ***530.5019

432.1658

376.8953

323.1968 ***700.0921

203.1298 ***903.2219

712.9052

302.3202

192.8392 ***495.1594

168.5575 ***663.7169

484.3251341.3431

33.962 ***632.1763

8.535 ***

804.2342

697.0692

342.8364

65.1170 *407.9534

103.5302 ***511.4836

439.2019

228.2724

131.8049 ***360.0772

44.7558 ***404.8330

342.9119440.7030

1.866

334.3257

12.497 ***303.3531

356.7030

214.3915

123.8063 ***338.197891.9797 **430.1775

347.8968

169.6167

105.7149 ***275.3316

44.2282 **319.5598

271.3257

108.1669

8.073 ***

250.7009

5.522 **

376.6160

303.5471

272.0175

125.0383 ***397.0558

85.8860 ***482.9418

399.5606

236.8460

156.0817 ***392.9276

18.5164 *411.4440

365.9333

123.9283

3.460 *

157.9504

20.604 ***332.3598

256.419571.5680

26.739498.3074

90.5265 ***188.8339

122.7182

96.3287

2.807799.1364

39.9231 ***139.0594

113.7703

104.91088.012 ***

48.220330.584 ***109.1477

105.3264209.5689

356.8432 ***566.4121

169.5698 ***735.9819

616.4107173.1320205.8642 ***378.9963

290.0374 ***669.0336

446.7434

296.9161

28.214 ***503.6453

0.057

441.0217

476.9131

233.0566

144.5411 ***377.6007

936.0524 *

1,313.9531

779.6365

175.1099

126.4186 ***301.5285

92.0999 ***393.6284

305.2082

231.0714

114.945 ***335.5291

10.481 ***23,268.0910

15,896.1620

51

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel E2: BVEt / Pt-1
Period I
Industry

1979 - 1985

Fishery

0.84770.7844MiningFoodPeriod II
II - I

Period III

Full

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

- 0.5428 ***0.30490.08740.39230.4403- 0.6286 ***0.15580.1366 **0.29240.35220.24400.074

0.27000.038

0.29230.3296

0.4641- 0.1331 **0.33100.2839 ***0.61490.48530.4275- 0.1166 *0.31090.1774 ***0.48830.39740.31433.381 *

0.229013.199 ***0.41530.35810.5696- 0.1984 ***0.37120.3117 ***0.68290.56240.5664- 0.2334 ***0.33300.2615 ***0.59440.51750.160230.355 ***0.35960.30140.16980.462

Fiber &

0.7188- 0.4146 ***0.30420.4541 ***0.75830.6269Textile0.6105- 0.3028 ***0.30770.3394 ***0.64700.53780.302133.036 ***0.188429.579 ***0.62800.53200.4279- 0.0631

0.36480.3745 ***0.73930.55920.5198- 0.1411 ***0.37870.2685 ***0.6472

0.52350.7061

3.861 *

0.215022.494 ***0.52830.53680.4909- 0.1552 ***0.33570.2955 ***0.63120.50550.4929- 0.1693 ***0.32360.2516 ***0.57510.46730.164421.691 ***0.117370.631 ***0.28690.25080.4991- 0.2005 ***0.2986

0.2947 ***0.59330.4924Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

0.5133- 0.2217 ***0.2916

0.2616 ***0.55320.45910.181012.138 ***0.123029.826 ***0.27110.25300.5640- 0.2584 ***0.3056

0.3757 ***0.68130.54510.5305- 0.2156 ***0.31490.2743 ***0.58920.48420.2161

4.981 **

0.149420.372 ***0.43880.3652

Ceramics &0.6293- 0.2672 ***0.36210.4346 ***0.79670.6255Glass

0.5850- 0.2507 ***0.33420.3308 ***0.6651

0.53170.223020.424 ***0.134553.986 ***0.52820.42500.6226- 0.2625 ***0.36010.4981 ***0.85820.64700.6058- 0.2933 ***0.31240.3425 ***0.65490.54510.27085.263 **

0.215873.16 ***

0.66190.51720.4999- 0.1933 ***0.30660.4486 ***0.7552

0.55710.4971- 0.2125 ***0.2846

0.3130 ***0.5976

0.46800.250032.778 ***0.164059.980 ***0.61240.4789

Steel

Metal

52

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Period II

1979 - 1985

II - I

Trans. Vehicle

Shipbuilding

Misc.

0.38790.1994 ***0.58730.5216- 0.1839 ***0.34450.2041 ***0.5486

0.48170.192918.414 ***0.28470.26111.753

0.4581- 0.0825 ***0.3756

0.1890 ***0.5646

0.48200.4471- 0.0790 ***0.36810.1714 ***0.53950.46160.143533.096 ***0.21440.19921.414

0.7632- 0.2436 ***0.51960.2932 ***0.81280.71120.7045- 0.2105 ***0.49400.2353 ***0.72920.65260.31553.970 **

0.253622.7650.44410.38640.5707- 0.2230 ***0.34770.3637 ***0.71140.56550.5362- 0.2355 ***0.30070.2746 ***0.57530.48530.2027

15.574 ***0.49890.39822.441

0.5298- 0.1180 ***0.41180.2232 ***0.63500.53830.4820- 0.0731 ***0.40890.1813 ***0.59020.49720.19283.205 *

0.164823.690 ***0.33620.27370.4510- 0.1447

0.30630.1918 ***0.4981

0.42210.6432- 0.4761 ***0.16710.2175 ***0.3846

0.4062

0.67419.710 ***

0.26800.450

0.34950.46440.5158- 0.1597 ***0.35610.3761 ***0.73220.5984

0.5289- 0.1869 ***0.34190.2961 ***0.6381

0.52890.150239.431 ***0.42930.38220.36480.3313 ***0.69610.56640.1795
All

1979 - 2000

- 0.1774 ***0.2208Precision M.

1993 - 2000

0.52840.1567
Automobile

III - II

Full

0.56530.2272

Electronics

1986 - 1992

Period III

2.214

0.5631- 0.1983 ***0.5396- 0.2001 ***0.33950.2603 ***0.59980.50330.294193.003 ***0.1901437.523 ***0.4636

0.3890

P is stock Price. OP is operating profits per share. OI is ordinary income (earnings before taxes, special items and extraordinary
items) per share. NI is net income per share. BVE is book value of equity per share. Subscript t denotes the fiscal year. In eachperiod, the numbers represent as follows: top = mean, middle = median, bottom = st. dev. “II - I” and “III - II” present the difference
between periods, except for the bottom (st. dev.). As to st. dev., numbers between periods represent F value. Those differences aretested t test, Wilcoxon test, F test, respectively.
* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

53

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel F: Ranking
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Period I

Period II

Period III(1)+(2)+(3)Full(4)+(6)

Industry

1979 - 1985

1986 - 1992

1993 - 2000

Total 1

1979 - 2000

Total

Fishery

2

17

6

8

9

9

Mining

17

15

13

18

15

16

Food

8

6

3

2

4

3

Fiber & Textile

7

14

16

14

17

15

Paper & Pulp

10

7

8

8

7

8

Chemical

13

5

5

6

3

4

Pharma.

5

11

1

2

2

2

Rubber

16

9

11

13

14

13

Ceramics & Glass

5

7

9

4

6

5

Steel

3

1

18

5

9

7

Metal

10

3

10

6

4

5

Machinery

14

12

14

16

13

14

Electronics

9

10

11

11

8

10

Automobile

1

2

4

1

1

1

Trans. Vehicle

12

13

17

17

16

16

Precision M.

4

16

15

12

9

11

Shipbuilding

18

18

2

15

18

16

Misc.

15

4

7

10

12

12

Rank in each period and full period (in (1), (2), (3) and (5) above) is calculated by averaging the rank of OP / P, OI / P and NI / P,
which is performance measured by earnings to the stock price at the beginning of the year. Total rank in (4) and (6) is the mean rank as
depicted.

54

Table 3 Value relevance of earnings
Panel A: OP
Industry
Fishery

Period I: 1979 - 1985
Adj. R2OP
0.96410.8984(20.69)[0.000]Period II: 1986 - 1992
Adj. R2OP- 1.1858
0.3162(- 0.285)[0.779]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2OP
0.42870.3642(1.285)[0.205]

Full: 1979 - 2000
Adj. R2OP
0.52850.3892(1.641)[0.106]

Mining- 0.5158(- 1.283)[0.208]0.38972.3692(1.238)[0.223]0.6245- 1.4996(- 0.854)[0.397]0.2496- 0.6139(-1.273)[0.205]0.4032

Food

0.3291(1.034)[0.303]0.3294

1.8994(1.344)[0.181]0.29162.0808(7.092)[0.000]0.39301.2406(4.339)[0.000]0.3520Fiber & Textile

1.5121(4.401)[0.000]0.37670.1331(0.107)[0.915]0.24110.5187(3.235)[0.001]0.42001.0064(4.782)[0.000]0.3935Paper & Pulp

0.4114(1.693)[0.095]0.4294- 0.1498(- 0.331)[0.742]0.38711.2093(4.149)[0.000]0.51640.5453(2.855)[0.005]0.4388Chemical

1.5030(6.378)[0.000]0.51801.4769(3.264)[0.001]

0.48442.3023(5.000)[0.000]0.38261.7064(8.638)[0.000]0.4724

Pharma.

1.3871(1.482)[0.142]0.20893.6957(5.199)[0.000]0.4393

1.5939(2.513)[0.013]0.26801.7878(3.642)[0.000]0.3030

Rubber

0.4619(2.417)[0.019]0.4248- 0.5617(- 0.403)[0.688]0.2716- 0.1143(- 0.231)[0.818]0.30450.2760(1.313)[0.190]0.3654

Ceramics & Glass

1.5376(3.431)[0.001]0.39782.3644(4.230)[0.000]0.40530.9542(3.392)[0.001]0.33991.4096(5.213)[0.000]0.4332Steel

0.8523(4.324)[0.000]0.38052.1642(3.912)[0.000]0.44090.6019(2.610)[0.009]0.29840.9300(5.906)[0.000]0.429155

Table 3 Value relevance of earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
Adj. R2OP
2.16730.3079(4.712)[0.000]Period II: 1986 - 1992
Adj. R2OP
3.84110.4696(7.344)[0.000]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2OP
0.59950.2791(2.659)[0.008]

Full: 1979 - 2000
Adj. R2OP
1.77090.3675(6.179)[0.000]Machinery

1.5163(2.574)[0.011]0.22591.0591(1.303)[0.194]0.30980.8195(4.030)[0.000]0.38681.0868(3.674)[0.000]0.3318

Electronics

0.8126(1.759)[0.080]0.4036

1.0668(0.744)[0.458]0.44792.3521(3.494)[0.001]0.22651.4080(3.628)[0.000]0.3334

Automobile

1.7944(4.716)[0.000]0.35812.1670(3.028)[0.003]0.45940.8311(1.754)[0.080]0.10581.2483(3.275)[0.001]0.2715

Trans. Vehicle

0.9440(4.157)[0.000]0.25691.3896(1.121)[0.266]0.50080.6169(2.344)[0.021]

0.58890.8243(3.738)[0.000]0.5297

Precision M.

4.1667(6.041)[0.000]0.53133.5574(3.258)[0.001]0.45442.4051(3.811)[0.000]0.22523.4054(7.217)[0.000]0.4223

Shipbuilding

0.1309(1.587)[0.120]0.09160.1489(0.293)[0.771]0.4147

1.1148(2.592)[0.013]0.67860.1505(1.854)[0.066]

0.5218Misc.

0.5621(2.520)[0.014]0.32081.8724(2.790)[0.006]0.5152

1.0242(2.219)[0.027]0.17970.9205(3.560)[0.000]0.24270.7838(5.990)[0.000]0.2314

1.7282(6.354)[0.000]0.33570.9590(8.723)[0.000]0.25530.9198(9.289)[0.000]0.2865

Industry
Metal

All

56

Table 3 Value relevance of earnings (continued)
Panel B: OI
Industry
Fishery

Period I: 1979 - 1985
Adj. R2
OI
1.7532
0.6740(2.125)[0.078]Period II: 1986 - 1992
Adj. R2
OI
0.74090.3155(0.875)[0.395]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2
OI
0.45550.3627(1.182)[0.243]

Full: 1979 - 2000
Adj. R2
OI
0.60880.3877(1.819)[0.073]Mining- 1.3500(- 1.719)[0.095]0.3983

1.5812(1.855)[0.071]0.6229- 0.1317(- 0.139)[0.890]0.2229- 0.3974(- 0.665)[0.507]0.3954Food

0.2609(1.102)[0.272]0.32871.8783(1.849)[0.066]0.2932

1.8359(6.574)[0.000]0.39211.0735(4.981)[0.000]0.3513Fiber & Textile

1.4148(3.537)[0.001]0.32731.0898(1.165)[0.246]

0.24940.4510(2.186)[0.030]0.41710.8995(3.882)[0.000]0.3841

Paper & Pulp

0.1302(0.620)[0.538]0.3707- 0.0522(- 0.213)[0.832]0.38680.8997(3.425)[0.001]

0.48950.2804(1.578)[0.116]0.4290Chemical

0.8651(2.082)[0.039]0.41822.3822(4.280)[0.000]0.49391.6778(4.387)[0.000]0.34951.2797(4.387)[0.000]0.4311

Pharma.

0.7259(0.659)[0.511]0.19594.0423(6.815)[0.000]0.47691.7098(2.579)[0.011]0.27641.6104(2.925)[0.004]0.3012

Rubber0.1688(0.757)[0.453]0.3711- 0.1668(- 0.135)[0.893]0.2690- 0.1001(- 0.237)[0.813]0.30440.0810(0.385)[0.701]

0.3615

Ceramics & Glass

1.9794(3.300)[0.001]0.39552.6492(2.630)[0.009]0.39390.9158(2.883)[0.004]0.33491.5414(4.745)[0.000]0.4258Steel

0.8313(3.048)[0.003]0.35192.3085(3.036)[0.003]0.43440.4641(2.744)[0.006]0.29310.8486(4.678)[0.000]0.416857

Table 3 Value relevance of earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
Adj. R2
OI
0.55430.1288(1.742)[0.083]

Period II: 1986 - 1992
Adj. R2
OI
3.67050.4621(8.540)[0.000]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2
OI
0.63170.2849(4.125)[0.000]

Full: 1979 - 2000
Adj. R2
OI
0.89580.3012(4.754)[0.000]Machinery

1.1894(2.052)[0.042]0.2076

0.4084(0.522)[0.603]0.29780.9261(4.028)[0.000]0.39390.9091(3.044)[0.002]0.3232

Electronics

1.2009(1.556)[0.121]0.40730.7489(0.531)[0.596]0.44502.4312(3.962)[0.000]0.2293

1.7477(3.714)[0.000]0.3371

Automobile

1.2440(3.182)[0.002]0.30281.3161(2.137)[0.034]0.45311.2176(2.956)[0.003]0.1166

1.2493(4.765)[0.000]0.2718Trans. Vehicle

1.6097(2.737)[0.008]0.23444.0808(2.445)[0.017]0.52700.6417(2.436)[0.016]

0.5881

0.9845(3.167)[0.002]0.5257

Precision M.

4.3199(5.349)[0.000]0.48482.9052(3.003)[0.003]0.43272.1061(3.879)[0.000]0.21943.0504(6.516)[0.000]0.3921

Shipbuilding

0.1014(1.365)[0.180]0.08260.1313(0.221)[0.826]

0.4144

1.2884(2.487)[0.016]

0.67540.1148(1.546)[0.124]0.5196Misc.

1.2671(4.280)[0.000]0.38243.3105(2.963)[0.004]0.54470.8625(2.622)[0.009]0.17951.0540(3.424)[0.001]0.24750.5160(3.974)[0.000]0.19771.6368(5.701)[0.000]0.3321

0.9121(10.43)[0.000]0.25460.7254(6.692)[0.000]0.2736

Industry
Metal

All

58

Table 3 Value relevance of earnings (continued)
Panel C: NI
Industry
Fishery

Period I: 1979 - 1985
Adj. R2
NI- 4.6511
0.7488(- 4.331)[0.005]Period II: 1986 - 1992
Adj. R2NI
1.43330.3199(1.783)[0.095]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2NI
0.4131
0.3624(0.972)[0.336]

Full: 1979 - 2000
Adj. R2NI
0.54970.3872(1.377)[0.173]Mining- 1.8693(- 1.770)[0.086]

0.39170.6052(1.827)[0.075]0.6106- 1.3243(- 1.377)[0.174]0.4103- 1.2308(- 1.380)[0.170]0.4621Food

0.1456(0.349)[0.727]0.32512.7953(1.342)[0.181]0.29181.3585(4.304)[0.000]0.3862

1.2342(4.668)[0.000]0.3535Fiber & Textile

1.5528(6.789)[0.000]0.3546

0.3618(1.435)[0.153]0.2456

0.3932(3.951)[0.000]0.42420.6703(3.849)[0.000]0.3841

Paper & Pulp

0.0155(0.236)[0.814]0.3616- 0.1087(- 0.648)[0.518]0.38700.1412(4.634)[0.000]0.46530.0803(1.634)[0.103]0.4270Chemical

1.6458(2.963)[0.003]0.4256

2.1982(2.792)[0.006]0.47560.8546(4.159)[0.000]0.3162

1.1538(5.391)[0.000]0.4174

Pharma.

0.7590(0.278)[0.781]0.19149.0496(6.386)[0.000]0.46910.6074(2.153)[0.032]0.26260.7092(2.285)[0.023]0.2860

Rubber

0.6827(3.040)[0.004]0.4211- 0.7539(- 0.498)[0.620]0.2712

0.4698(3.208)[0.002]

0.3381

0.4883(3.458)[0.001]0.3732

Ceramics & Glass

3.7195(3.290)[0.001]0.40411.1440(0.892)[0.374]0.37071.4525(3.959)[0.000]0.3595

1.9985(4.756)[0.000]0.4247Steel

0.6362(2.215)[0.028]0.32874.1019(3.554)[0.000]0.4307- 0.0370(- 0.158)[0.874]0.28170.2901(1.521)[0.129]0.399359

Table 3 Value relevance of earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
Adj. R2NI
0.54140.1206(0.990)[0.323]

Period II: 1986 - 1992
Adj. R2NI
6.69400.4358(4.664)[0.000]Period III: 1993 - 2000
Adj. R2NI
0.57930.3098(5.272)[0.000]

Full: 1979 - 2000
Adj. R2NI
0.69100.2953(4.595)[0.000]Machinery

1.6136(2.075)[0.039]0.24830.7355(0.698)[0.486]

0.29810.4313(2.286)[0.023]0.37630.7220(2.555)[0.011]

0.3227

Electronics

2.2654(1.907)[0.058]0.40952.0010(0.565)[0.573]0.44751.8282(4.094)[0.000]0.21331.9112(4.463)[0.000]0.3335

Automobile

1.9202(2.334)[0.021]0.27010.5372(1.832)[0.068]0.43431.0823(3.331)[0.001]0.14130.9882(3.580)[0.000]0.2688Trans. Vehicle

1.3149(2.213)[0.031]0.21864.9854(1.421)[0.160]0.50070.6081(2.017)[0.046]

0.58550.7803(2.363)[0.019]0.5178Precision M.

4.5889(2.802)[0.006]

0.3994

1.9377(1.749)[0.083]0.3874

1.1626(3.216)[0.002]0.19281.6890(4.424)[0.000]0.3283

Shipbuilding

0.0088(0.055)[0.956]

0.0485

1.2144(2.477)[0.017]0.44540.5927(1.054)[0.297]0.62810.0495(0.317)[0.752]0.5142Misc.

2.4600(6.470)[0.000]0.38242.4347(1.649)[0.102]

0.49390.8238(3.561)[0.000]0.17950.9658(3.891)[0.000]0.24080.3411(2.303)[0.021]0.1852

1.0612(3.198)[0.001]0.31590.3987(4.070)[0.000]0.24330.4181(4.718)[0.000]0.2639Industry
Metal

All

60

Table 3 Value relevance of earnings (continued)
OP

Panel D
Industry

I

Fishery

***

II

OI
III

H

I

b, c

*
*

MiningFood***(a), bFiber & Textile

***

***

b

Paper & Pulp

*

***

b

Chemical***Pharma.

***

***

***

**

II

***

a

III

*
*

**

NI
H

I

II

b, c

***

*

c

c

*

*

c

***

a

**

b

***

(a), b

***

***

***

**

***

***

b

***

b

***

***

***

***

Steel

***

***

***

***

***

***

**

Metal

***

***

***

*

***

***

Machinery

**

***

b

Electronics

*

***

b

Automobile***

Trans. Vehicle***

Precision M.

***

**

Shipbuilding
Misc.
All

***

***
***

c
***

a

***

b

**

**

b

***

(a), b

**

***

b

***

**

***

**

***

**

**

**

***

***

***

***

(a), b(a), b

***

***

***

***

***

***

b

b

a

***

**

***

**

Ceramics & Glass*(a), b

***

**

***

***

***

Rubber

**

H

***

a

b, c

III

**

(a), b

*

***
**

*

b

***

**

**

***

**

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

**

***
***

b

***

61

Panels A to C are the results of OLS estimation by the following equation: Pit = α + βX it +∑ γ D + u . P is stock price. X is earnings per share. Operating profits, Ordinary Income and Net Income
j

j

it

are substituted into X respectively. Dj = fiscal-year dummy. The numbers in each cell represent as follows. Top = coefficients, (middle) = t- value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’st), [Bottom] = p- value.
Panel D represents the significance level of coefficients on earnings, i. e. β in above equation.
* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

62

Table 4 Distribution of loss - firms
Panel A: OP

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Industry

RATIO

Period I: 1979 - 1985
dif.

RATIO

RATIO

dif.

RATIO

Fishery0.000- 0.0480.348

0.301 ***

0.241

0.111 **

0.231

0.145 ***

Mining

0.048

0.000

0.021

- 0.0290.063- 0.070 *0.045- 0.042 *

Food

0.029

- 0.0210.030- 0.0210.055- 0.081 ***0.041- 0.049 ***Fiber & Textile

0.181

0.140 ***

0.077

0.030 *

0.224

0.101 ***

0.176

0.096 ***

Paper & Pulp

0.038

- 0.010

0.076

0.028

0.111

- 0.0210.085- 0.003

Chemical

0.000- 0.053 ***0.008- 0.045 ***0.061- 0.076 ***0.030- 0.063 ***Pharma.

0.020- 0.0300.023- 0.0280.017- 0.121 ***0.019- 0.072 ***dif.

Full: 1979 - 2000
dif.

Rubber0.148

0.102 ***

0.137

0.090 ***

0.108

- 0.0230.126

0.040 **

Ceramics & Glass

0.008- 0.042 **0.012- 0.040 **

0.147

0.017

0.074

- 0.014

Steel

0.063

0.017

0.061

0.013

0.263

0.144 ***

0.150

0.069 ***

Metal

0.033

- 0.0170.014- 0.039 ***0.092- 0.042 **0.054- 0.036 ***Machinery

0.059

0.012

0.073

0.026 *

0.153

0.025

0.106

0.020 **

Electronics

0.026- 0.0250.021- 0.031 **

0.144

0.014

0.078

- 0.010

Automobile

0.005- 0.047 ***0.025- 0.027 *0.091- 0.043 **0.051- 0.040 ***Trans. Vehicle

0.044- 0.004

0.061

0.012

0.200

0.071 **

0.119

0.032 *

Precision M.

0.032- 0.017

0.070

0.022

0.193

0.065 ***

0.112

0.026 **

Shipbuilding

0.286

0.243 ***

0.327

0.282 ***

0.143

0.012

0.247

0.162 ***

Misc.

0.075

0.028

0.030

- 0.0210.077- 0.057 ***0.064- 0.025 *

Total

0.048

0.050

0.131

0.087

63

Table 4 Distribution of loss - firms (continued)
Panel B: OI

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Industry

RATIO

Period I: 1979 - 1985
dif.

RATIO

RATIO

dif.

RATIO

Fishery0.000- 0.096

0.435

0.379 ***

0.241

0.108 **

0.253

0.151 ***

Mining

0.119

0.024

0.063

0.003

0.156

0.023

0.117

0.014

Food

0.014

- 0.087 ***0.012- 0.050 ***0.051- 0.088 ***0.030- 0.077 ***dif.

Full: 1979 - 2000
dif.

Fiber & Textile

0.219

0.129 ***

0.071

0.013

0.198

0.069 ***

0.167

0.068 ***

Paper & Pulp

0.139

0.045

0.095

0.037

0.175

0.043 *

0.144

0.042 ***

Chemical

0.080- 0.0180.021- 0.042 ***0.085- 0.054 ***0.064- 0.042 ***Pharma.

0.029- 0.070 **0.023- 0.038 *0.017- 0.124 ***0.021- 0.086 ***Rubber0.230

0.138 ***

0.137

0.080 ***

0.142

0.008

0.161

0.060 ***

Ceramics & Glass0.079- 0.0180.036- 0.0240.127- 0.0070.089- 0.015

Steel

0.167

0.080 ***

0.107

0.052 ***

0.311

0.193 ***

0.212

0.120 ***

Metal

0.164

0.074 ***

0.041

- 0.0190.095- 0.042 **0.096- 0.007

Machinery

0.098

0.002

0.065

0.006

0.134

0.000

0.104

0.002

Electronics

0.036- 0.066 ***0.021- 0.042 ***0.102- 0.035 *0.062- 0.045 ***Automobile

0.005- 0.099 ***0.030- 0.032 **0.086- 0.053 ***0.049- 0.059 ***Trans. Vehicle

0.015- 0.084 **0.049- 0.011

0.200

0.068

0.107

0.005

Precision M.

0.016- 0.085 ***0.092

0.034 *

0.193

0.062 ***

0.114

0.012

Shipbuilding

0.347

0.257 ***

0.327

0.272 ***

0.107

- 0.027

0.253

0.153 ***

Misc.

0.134

0.040

0.022

- 0.039 *0.102- 0.034 *0.085- 0.019

Total

0.096

0.059

0.134

0.103

64

Table 4 Distribution of loss - firms (continued)
Panel C: NI

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Industry

RATIO

Period I: 1979 - 1985
dif.

RATIO

RATIO

Fishery0.000- 0.078

0.348

0.302 ***

0.315

0.139 ***

0.275

0.162 ***

Mining0.024- 0.055

0.083

0.035

0.188

0.010

0.110

- 0.004

Food

0.014

- 0.068 ***0.006- 0.045 ***0.110- 0.072 ***0.055- 0.063 ***Fiber & Textile

0.162

0.089 ***

0.054

0.005

0.245

0.073 ***

0.178

0.068 ***

Paper & Pulp

0.114

0.038

0.067

0.019

0.193

0.016

0.138

0.024

Chemical

0.040- 0.042 **0.017- 0.035 **0.120- 0.063 ***0.068- 0.051 ***Pharma.

0.039- 0.0400.008- 0.043 **0.050- 0.135 ***0.036- 0.083 ***Rubber

0.148

0.072 **

0.096

0.049

0.200

0.023

0.157

0.044 **

Ceramics & Glass

0.063- 0.0150.042- 0.0070.155- 0.0240.100- 0.016

Steel

0.145

0.076 ***

0.086

0.041 ***

0.333

0.170 ***

0.209

0.104 ***

Metal

0.115

0.041 **

0.060

0.012

0.159

- 0.020

0.118

0.004

Machinery

0.064- 0.0150.041- 0.009

0.184

0.006

0.110

- 0.005

Electronics

0.026- 0.057 ***0.013- 0.039 ***0.163- 0.0160.084- 0.033 ***Automobile

0.005- 0.079 ***0.017- 0.035 **0.131- 0.050 **0.066- 0.053 ***Trans. Vehicle

0.015- 0.065 **

0.049

0.000

0.208

0.031

0.111

- 0.004

Precision M.

0.040- 0.040 *

0.063

0.016

0.254

0.080 ***

0.138

0.024

Shipbuilding

0.327

0.255 ***

0.306

0.262 ***

0.143

- 0.035

0.253

0.141 ***

Misc.

0.119

0.044

0.030

- 0.0200.144- 0.0360.109- 0.006

Total

0.074

0.049

dif.

0.178

dif.

Full: 1979 - 2000
RATIO

dif.

0.115

RATIO is the rate of loss firms to sample firms. dif. represents the results of chi-square test whether, given the ratio of other industries, the ratio of its industry is significantly higher (lower).
* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

65Table 5 Value relevance of positive and negative earnings
Panel A
Industry

OP

Period I: 1979 - 1985
DL OP
Adj. R2

OP

Full: 1979 - 2000
DL OP

Fishery

----

----

----

- 0.2473(- 0.092)[0.928]- 2.7730(- 0.393)[0.700]0.26920.2594(0.343)[0.733]

1.2596(0.301)[0.765]0.35080.6920(2.173)[0.033]- 1.6899(- 0.406)[0.686]

0.3814Mining- 1.5707(- 1.384)[0.176]2.0820(1.214)[0.233]0.39712.0891(1.000)[0.323]112.67(1.249)[0.219]0.6177- 1.1146(- 0.770)[0.444]- 23.623(- 0.729)[0.469]0.2572- 1.2641(- 1.350)[0.180]1.5998(1.163)[0.247]0.4067Food

0.3201(0.889)[0.376]0.1795(0.099)[0.922]0.3243

1.5764(0.916)[0.361]

6.4139(0.920)[0.359]0.28882.1520(4.743)[0.000]- 0.3990(- 0.390)[0.697]0.39071.1204(3.162)[0.002]

1.1862(1.142)[0.254]0.3514

Fiber &
Textile2.0205(4.499)[0.000]- 2.8913(- 2.546)[0.013]0.39651.8047(1.109)[0.269]- 4.2216(- 1.925)[0.056]

0.2492

1.2838(3.218)[0.001]- 1.0799(- 2.159)[0.032]0.42551.8073(5.140)[0.000]- 1.9076(- 4.071)[0.000]0.4115Paper &
Pulp

0.7640(4.015)[0.000]- 1.2431(- 3.894)[0.000]0.4960- 0.7161(- 0.444)[0.658]1.1593(0.475)[0.636]

0.38251.4006(3.257)[0.001]- 0.6465(- 0.954)[0.342]0.51540.8377(3.798)[0.000]- 0.9086(- 2.122)[0.035]0.4420Chemical

----

----

----

1.5065(3.230)[0.001]- 6.6331(- 1.520)[0.130]0.48252.6817(4.745)[0.000]- 2.7530(- 2.522)[0.012]0.3886

1.7475(8.439)[0.000]- 1.2630(- 1.756)[0.079]0.4724

Pharma.

1.2141(1.174)[0.243]7.8551(1.110)[0.270]0.20283.6447(4.249)[0.000]0.6358(0.256)[0.798]0.43461.7090(2.168)[0.031]- 0.9710(- 0.369)[0.712]0.26511.7801(3.127)[0.002]0.1054(0.046)[0.963]0.3014

Rubber

0.6569(2.930)[0.005]- 0.9315(- 1.594)[0.117]0.4332- 0.2110(- 0.143)[0.887]- 4.8733(- 0.714)[0.478]0.2635

1.1764(1.925)[0.057]- 3.8429(- 3.195)[0.002]0.3712***0.6105(2.340)[0.020]- 1.5406(- 2.639)[0.009]0.3733Ceramics& Glass

1.5629(3.355)[0.001]- 1.8741(- 1.320)[0.189]0.39322.0165(3.694)[0.000]53.092(5.446)[0.000]0.41630.9131(2.268)[0.024]0.1460(0.185)[0.853]0.33731.4855(4.697)[0.000]- 0.6887(- 0.978)[0.329]0.4327Steel

0.9842(4.324)[0.000]- 1.5491(- 2.558)[0.011]0.38592.6957(4.888)[0.000]- 5.6574(- 2.025)[0.044]0.45002.0301(3.400)[0.001]- 2.2726(- 3.248)[0.001]

0.3224

1.2532(6.027)[0.000]- 1.5111(- 4.973)[0.000]0.4376OP

Period II: 1986 - 1992
DL OP
Adj. R2OP

Period III: 1993 - 2000
DL OP
Adj. R2

Adj. R2

66

Table 5 Value relevance of positive and negative earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
DL OP
Adj. R2

OP

Full: 1979 - 2000
DL OP

0.28442.1341(6.367)[0.000]- 1.7958(- 3.008)[0.003]0.3775- 0.9415(- 2.287)[0.023]0.39142.0483(4.437)[0.000]- 2.2125(- 3.775)[0.000]0.34933.9210(5.290)[0.000]- 4.2443(- 3.414)[0.001]0.24312.3643(6.176)[0.000]- 3.3554(- 3.509)[0.000]0.34700.46470.9830(1.269)[0.205]- 0.5334(- 0.461)[0.645]0.1041

1.4950(2.836)[0.005]- 1.2961(- 1.570)[0.117]0.2742- 6.0079(- 4.357)[0.000]0.53571.4125(2.623)[0.010]- 1.2052(- 1.766)[0.080]0.59461.3207(5.427)[0.000]- 1.3033(- 3.098)[0.002]0.53705.2092(3.915)[0.000]- 8.2799(- 3.217)[0.002]0.48524.7424(2.926)[0.004]- 4.3333(- 2.024)[0.044]0.24984.4186(7.592)[0.000]- 4.1886(- 4.328)[0.000]0.44420.1196- 0.2307(- 0.308)[0.760]0.7842(0.817)[0.419]0.40380.9482(1.628)[0.110]0.9416(0.650)[0.519]0.67400.3252(3.909)[0.000]- 0.2944(- 1.826)[0.070]0.52480.3136(0.349)[0.728]0.30972.2654(3.228)[0.002]- 6.9264(- 3.418)[0.001]0.5276

0.9868(1.439)[0.151]0.1350(0.149)[0.881]0.17670.9040(2.768)[0.006]

0.0960(0.195)[0.846]0.2411- 1.6307(- 6.359)[0.000]0.2632***2.7978(8.921)[0.000]- 3.9000(- 7.377)[0.000]0.3544***1.3407(5.437)[0.000]- 0.8747(- 2.674)[0.008]0.2583***1.3823(11.30)[0.000]- 1.4691(- 8.300)[0.000]0.2982OP

Period II: 1986 - 1992
DL OP
Adj. R2OP

Period III: 1993 - 2000
DL OP
Adj. R2

Industry

OP

Metal

2.4962(5.467)[0.000]- 6.2476(- 7.237)[0.000]0.3427**3.9965(7.326)[0.000]- 3.7756(- 2.941)[0.004]0.47000.1002(0.212)[0.833]

1.0726(1.612)[0.108]

Machinery

1.5752(2.029)[0.044]- 0.5170(- 0.241)[0.810]0.22225.2368(3.643)[0.000]- 6.3707(- 3.947)[0.000]0.3780*1.3104(4.320)[0.000]Electronics

1.4047(3.767)[0.000]- 2.7790(- 1.505)[0.134]0.41773.6892(3.609)[0.000]- 7.2952(- 4.793)[0.000]0.4827***

Automobile

1.7497(4.568)[0.000]17.484(2.850)[0.005]0.35642.7307(3.408)[0.001]- 3.8074(- 2.763)[0.006]

Trans.
Vehicle0.9581(4.042)[0.000]- 1.3688(- 0.452)[0.653]0.24453.2174(3.202)[0.002]

Precision M.

4.3306(5.862)[0.000]- 11.040(- 1.034)[0.303]0.5296

Shipbuilding

0.3202(4.710)[0.000]- 0.3117(- 1.944)[0.059]Misc.

0.5412(2.189)[0.033]All

1.2427(8.964)[0.000]Adj. R2

67

Table 5 Value relevance of positive and negative earnings (continued)
Panel B
Industry

OI

Period I: 1979 - 1985
DL OI
Adj. R2

OI

Full: 1979 - 2000
DL OI

Fishery

----

----

----

- 0.1227(- 0.202)[0.843]5.3886(1.479)[0.161]0.27680.4306(0.762)[0.450]0.2314(0.074)[0.942]

0.34820.2969(0.745)[0.459]2.7736(1.114)[0.269]0.3814Mining- 2.2969(- 1.876)[0.069]2.2770(1.283)[0.208]0.39022.0955(0.839)[0.407]- 0.9518(- 0.291)[0.772]0.6140- 2.6930(- 0.736)[0.465]3.7412(0.845)[0.402]0.2353- 1.9485(- 1.368)[0.174]2.7325(1.473)[0.143]0.4043

Food

0.3028(1.126)[0.262]- 0.5750(- 1.078)[0.283]0.3243

1.6997(1.466)[0.145]6.6114(0.980)[0.329]0.28982.2589(4.818)[0.000]- 1.3816(- 1.758)[0.080]0.39371.0725(3.918)[0.000]0.0064(0.010)[0.992]0.3501Fiber &
Textile2.4635(4.567)[0.000]- 2.8628(- 3.273)[0.001]

0.36172.3914(1.636)[0.104]- 3.0230(- 1.442)[0.151]0.25471.5609(4.553)[0.000]- 1.5785(- 3.559)[0.000]0.43322.1771(5.887)[0.000]- 2.3533(- 5.063)[0.000]0.4086

Paper &
Pulp

0.9490(3.398)[0.001]- 1.1796(- 3.714)[0.000]0.4468- 0.4900(- 0.287)[0.774]0.6223(0.293)[0.770]0.38101.0680(2.043)[0.043]- 0.3371(- 0.479)[0.633]0.48710.8930(2.964)[0.003]- 0.9430(- 2.421)[0.016]

0.4339Chemical

2.3741(3.635)[0.000]- 3.6683(- 3.148)[0.002]

0.4623**2.4757(3.756)[0.000]- 2.5699(- 0.687)[0.493]0.49202.8270(4.019)[0.000]- 2.8218(- 2.763)[0.006]

0.36782.5417(6.243)[0.000]- 3.3383(- 4.738)[0.000]0.4543*

Pharma.

0.6860(0.546)[0.586]

1.6771(0.143)[0.887]0.18744.3003(5.911)[0.000]- 2.3091(- 1.242)[0.217]0.4743

1.9712(2.367)[0.019]- 1.9471(- 0.851)[0.396]0.2755

1.6680(2.538)[0.012]- 0.6706(- 0.322)[0.747]0.2998Rubber

0.4826(0.900)[0.372]- 0.4486(- 0.660)[0.512]0.36240.2445(0.128)[0.899]- 1.1887(- 0.484)[0.630]0.25871.3873(2.135)[0.035]- 3.0438(- 2.962)[0.004]0.3602***0.6888(1.340)[0.182]- 0.9755(- 1.481)[0.140]0.3634

Ceramics& Glass

2.5197(3.290)[0.001]- 2.2695(- 1.974)[0.051]0.40063.9227(4.291)[0.000]- 10.989(- 4.796)[0.000]0.40860.8211(1.539)[0.125]0.2489(0.262)[0.794]0.3324

1.9818(4.263)[0.000]- 1.4975(- 2.024)[0.043]0.4285Steel

1.3710(3.306)[0.001]- 1.6108(- 2.869)[0.005]0.36913.8055(5.353)[0.000]- 5.7933(- 3.480)[0.001]0.45711.7679(2.946)[0.003]- 1.8328(- 2.575)[0.010]0.30611.7987(5.064)[0.000]- 2.0457(- 4.575)[0.000]0.4339OI

Period II: 1986 - 1992
DL OI
Adj. R2OI

Period III: 1993 - 2000
DL OI
Adj. R2

Adj. R2

68

Table 5 Value relevance of positive and negative earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
DL OI
Adj. R2

OI

Full: 1979 - 2000
DL OI

0.28861.4755(4.288)[0.000]- 1.3593(- 2.339)[0.020]0.3085- 1.5861(- 3.651)[0.000]0.40871.9938(3.849)[0.000]- 2.3341(- 3.529)[0.000]0.34084.5188(6.761)[0.000]- 4.9638(- 4.050)[0.000]0.25303.5914(8.539)[0.000]- 5.0683(- 5.180)[0.000]0.3614**0.48011.8302(2.341)[0.020]- 1.5342(- 1.378)[0.169]0.1204

1.7183(4.953)[0.000]- 1.4726(- 3.180)[0.002]0.278218.094(2.049)[0.044]0.5342

1.5111(2.068)[0.041]- 1.1593(- 1.330)[0.186]0.59042.0368(3.868)[0.000]- 1.7284(- 2.640)[0.009]0.53224.6494(3.642)[0.000]- 7.3670(- 3.021)[0.003]0.46154.3175(2.554)[0.011]- 3.5677(- 1.730)[0.085]0.23834.4337(6.723)[0.000]- 4.0079(- 4.308)[0.000]0.41670.1344- 0.1171(- 0.120)[0.905]0.3924(0.383)[0.704]0.4006

0.9744(1.237)[0.222]

1.2954(0.820)[0.417]0.67270.4338(3.833)[0.000]- 0.4039(- 2.721)[0.007]0.5270- 1.6683(- 2.114)[0.039]0.39495.3874(7.348)[0.000]- 9.9442(- 6.592)[0.000]0.6082**2.7087(2.524)[0.012]- 2.4910(- 2.066)[0.040]0.19632.8980(4.504)[0.000]- 2.7692(- 3.707)[0.000]0.2741- 1.6714(- 6.527)[0.000]0.2346**

3.4192(9.248)[0.000]- 4.1278(- 8.195)[0.000]0.3583***

1.7320(8.400)[0.000]- 1.3999(- 5.308)[0.000]0.2625***1.7219(10.41)[0.000]- 1.7896(- 8.851)[0.000]0.2920OI

Period II: 1986 - 1992
DL OI
Adj. R2OI

Period III: 1993 - 2000
DL OI
Adj. R2

Industry

OI

Metal

1.5176(2.860)[0.005]- 2.6405(- 2.947)[0.004]0.1533

3.9544(8.569)[0.000]- 3.1515(- 2.965)[0.003]0.46430.1198(0.257)[0.798]0.8831(1.382)[0.168]

Machinery

1.4479(1.537)[0.126]- 1.0900(- 0.548)[0.584]0.20603.7382(2.400)[0.017]- 5.3952(- 2.913)[0.004]0.3412**

1.8352(5.325)[0.000]Electronics

2.8585(4.709)[0.000]- 5.7550(- 2.265)[0.025]0.4424**3.5527(3.423)[0.001]- 7.3020(- 4.530)[0.000]0.4760***Automobile

1.1870(3.037)[0.003]15.908(3.952)[0.000]0.30343.2436(4.076)[0.000]- 3.2422(- 3.677)[0.000]Trans.
Vehicle1.6860(2.641)[0.011]- 1.5236(- 0.995)[0.324]0.22232.7378(1.454)[0.150]Precision M.

4.5666(5.446)[0.000]- 9.2480(- 2.542)[0.012]0.4860

Shipbuilding

0.4256(4.605)[0.000]- 0.4048(- 2.971)[0.005]

Misc.

2.0046(4.160)[0.000]All1.4504(7.085)[0.000]Adj. R2

69

Table 5 Value relevance of positive and negative earnings (continued)
Panel C
Industry

NI

Period I: 1979 - 1985
DL NI
Adj. R2NI

Full: 1979 - 2000
DL NI

Fishery

----

----

----

- 2.1955(- 1.523)[0.150]5.1977(2.637)[0.020]0.28310.5979(0.728)[0.470]- 0.3976(- 0.297)[0.768]0.3483- 0.1526(- 0.278)[0.782]

1.3831(1.240)[0.219]0.3803Mining- 1.8757(- 0.757)[0.454]0.0121(0.004)[0.996]

0.37320.9564(0.242)[0.810]- 0.4018(- 0.095)[0.925]0.60079.7934(4.012)[0.000]- 11.597(- 3.700)[0.001]

0.4890***1.3150(0.685)[0.495]- 2.7171(- 1.134)[0.259]0.4659Food

0.5458(0.964)[0.337]- 1.3599(- 1.431)[0.155]0.32462.5431(1.170)[0.244]11.916(1.278)[0.203]0.28893.9362(6.221)[0.000]- 3.2294(- 4.423)[0.000]0.4130**2.1847(3.802)[0.000]- 1.4294(- 2.128)[0.034]0.3566*

Fiber &
Textile1.7091(6.340)[0.000]- 0.7676(- 1.276)[0.205]0.35140.3203(1.728)[0.086]0.2435(0.224)[0.823]0.24120.2350(0.924)[0.356]0.2176(0.701)[0.484]0.42330.8606(2.598)[0.010]- 0.3884(- 0.984)[0.326]

0.3850Paper &
Pulp

0.2464(2.586)[0.012]- 0.2999(- 3.128)[0.003]0.4044- 0.4481(- 0.619)[0.538]0.4792(0.557)[0.579]0.38110.1240(5.468)[0.000]0.0537(0.631)[0.529]0.46250.1465(4.492)[0.000]- 0.1249(- 1.860)[0.064]0.4273Chemical

4.0690(3.569)[0.000]- 4.0159(- 2.996)[0.003]0.45342.4222(2.739)[0.007]- 7.6210(- 1.138)[0.256]0.47470.9887(1.951)[0.052]- 0.2238(- 0.362)[0.718]0.3143

1.9459(3.037)[0.002]- 1.3890(- 1.852)[0.064]0.4209Pharma.

0.9534(0.314)[0.754]- 1.6979(- 0.162)[0.872]0.18298.8630(5.849)[0.000]6.7676(1.383)[0.169]0.4655

3.1191(2.297)[0.023]- 2.8050(- 1.859)[0.064]0.27433.0286(2.245)[0.025]- 2.7138(- 1.834)[0.067]0.2956

Rubber

1.3784(1.696)[0.096]- 0.9784(- 1.015)[0.315]0.42020.8897(0.632)[0.530]- 7.3480(- 1.150)[0.255]0.28282.5059(3.159)[0.002]- 2.3683(- 2.782)[0.006]0.3844

1.5378(2.670)[0.008]- 1.3493(- 2.150)[0.033]0.3788Ceramics& Glass5.4395(2.976)[0.004]- 4.7021(- 1.919)[0.057]0.4186

1.9239(1.179)[0.240]- 7.6666(- 1.429)[0.155]0.37022.0512(1.537)[0.126]- 0.7889(- 0.499)[0.618]0.35803.5844(3.494)[0.001]- 2.5401(- 2.072)[0.039]0.4312**Steel

1.0590(2.325)[0.021]- 1.5034(- 2.249)[0.026]

0.33734.9729(3.221)[0.001]- 5.8795(- 1.959)[0.051]0.43240.7739(1.501)[0.134]- 0.9187(- 1.439)[0.151]0.2844

1.2963(3.157)[0.002]- 1.5041(- 2.927)[0.004]0.4101

NI

Period II: 1986 - 1992
DL NI
Adj. R2NI

Period III: 1993 - 2000
DL NI
Adj. R2

Adj. R2

70

Table 5 Value relevance of positive and negative earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
DL NI
Adj. R2NI

Full: 1979 - 2000
DL NI

0.31042.7614(3.913)[0.000]- 2.4194(- 3.268)[0.001]0.3127**- 3.9048(- 5.711)[0.000]0.41804.5921(4.296)[0.000]- 4.4772(- 3.948)[0.000]0.37075.0961(4.579)[0.000]- 4.5368(- 3.701)[0.000]0.23165.4560(6.077)[0.000]- 5.3230(- 5.034)[0.000]0.35470.45974.3974(3.005)[0.003]- 3.8092(- 2.650)[0.008]0.1672**

3.3474(4.535)[0.000]- 2.8216(- 3.877)[0.000]0.2882***- 57.155(- 5.269)[0.000]0.5219*3.5568(3.118)[0.002]- 3.2428(- 2.667)[0.009]0.60222.0358(2.939)[0.004]- 1.6403(- 2.116)[0.035]0.52283.6867(1.654)[0.100]- 4.2260(- 1.405)[0.162]0.39006.3536(3.506)[0.001]- 5.8261(- 3.116)[0.002]

0.23666.7922(6.492)[0.000]- 6.4317(- 5.598)[0.000]0.38690.19243.4933(0.830)[0.412]- 2.4313(- 0.556)[0.581]0.43562.7517(2.055)[0.046]- 3.0545(- 1.934)[0.059]0.65400.5349(4.329)[0.000]- 0.6249(- 2.599)[0.010]0.5336- 0.1311(- 0.097)[0.923]0.37182.8261(1.487)[0.139]- 3.5923(- 1.230)[0.221]0.49522.6303(1.372)[0.171]- 2.0956(- 1.022)[0.308]0.18472.7475(2.262)[0.024]- 2.1947(- 1.673)[0.095]0.2509*-1.2693(- 3.317)[0.001]0.2102

1.8615(1.809)[0.071]- 1.5319(- 1.359)[0.174]0.31980.4520(1.683)[0.092]- 0.0795(- 0.259)[0.795]0.24330.8472(2.624)[0.009]- 0.6453(- 1.828)[0.068]0.2681***

NI

Period II: 1986 - 1992
DL NI
Adj. R2NI

Metal

2.4773(2.274)[0.024]- 3.6876(- 2.560)[0.011]0.146610.380(8.645)[0.000]- 10.125(- 6.101)[0.000]0.47431.3206(1.785)[0.075]- 0.8031(- 1.060)[0.290]Machinery

4.6658(2.974)[0.003]- 4.3560(- 2.508)[0.013]0.33455.3811(1.959)[0.051]- 6.8978(- 2.115)[0.035]0.3181

4.0644(6.249)[0.000]Electronics

5.3564(4.120)[0.000]- 6.5022(- 4.239)[0.000]0.43439.2786(2.397)[0.017]- 16.178(- 3.253)[0.001]0.4963***

Automobile

1.9497(2.224)[0.027]- 1.0966(- 0.532)[0.596]

0.2661

4.2777(2.216)[0.028]- 4.1813(- 2.111)[0.036]

Trans.
Vehicle1.3000(2.128)[0.038]0.6974(0.340)[0.735]0.20547.5743(2.158)[0.034]

Precision M.

8.0629(5.901)[0.000]- 10.024(- 5.457)[0.000]0.4640

Shipbuilding

0.4952(4.377)[0.000]- 0.6291(- 2.629)[0.012]Misc.

2.5203(2.731)[0.008]All

1.1961(3.416)[0.001]Panels A to C are the results of OLS estimation by the following equation: Pit = α + β1 X it + β 2 DL X it +NI

Period III: 1993 - 2000
DL NI
Adj. R2

Industry

Adj. R2∑ γ D + u . P is stock price. X is earnings. Operating profits, Ordinary Income and Net
j

j

it

Income are substituted into X respectively. DL is a dummy variable, which is 1 for loss firms and 0 for others. Dj = fiscal-year dummy. The numbers in each cell represent as follows. Top = coefficients,(middle) = t- value using heteroscedasticity- consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p- value.

71

Table 6 Ratio of loss firms in the industry and the value relevance of losses
Panel A: OP(N = 54)(1)

Constant

OP_RATIO

OP/P_MED

D2

D3

Wald chi-sq.
p-value
Pseudo R2

Coefficientsz
p-value- 7.9004(- 3.64)[0.000]9.3754(2.04)[0.041]44.399(2.94)[0.003]4.8561(3.11)[0.002]4.3240(3.01)[0.003]12.78
0.01240.1454(2)

Constant

OP_RATIO

OP/P_AVE

D2

D3

Coefficientsz
p-value- 4.8492(- 2.34)[0.019]8.5300(1.51)[0.130]21.136(1.60)[0.110]2.7660(1.86)[0.063]2.3814(1.73)[0.084]

Panel B: OI(3)(N = 54)
Constant

OI/P_AVE

Δ OI_RATIOΔ OI/P_AVE

Coefficientsz
p-value- 6.1239(- 1.92)[0.054]- 18.668(- 1.81)[0.070]12.522(2.00)[0.045]215.76(3.42)[0.001](4)

Constant

OI_RATIO

OI/P_AVE

Δ OI_RATIOΔ OI/P_AVE

Coefficientsz
p-value- 6.5533(- 1.96)[0.050]- 2.9382(- 0.56)[0.573]- 25.140(- 1.71)[0.087]14.569(1.98)[0.048]239.6821(3.04)[0.002]

Panel C: NI(5)(N = 54)
Constant

D2

Coefficientsz
p-value- 9.96e-17(- 0.00)[1.000]- 1.2528(- 1.89)[0.059](6)

Constant

NI/P_MED

Δ NI_RATIO

D3

Coefficientsz
p-value

0.7823(0.36)[0.716]58.498(1.93)[0.054]- 6.8932(- 1.57)[0.117]2.0345(2.36)[0.018]Panel D: OP

5.48
0.24110.088312.64
0.00550.210212.34
0.01500.2146

3.56
0.05910.05516.53
0.08850.1106(N = 54)(7)

Constant

OI_RATIO

OI/P_AVE

Δ OI_RATIOΔ OI/P_AVE

Coefficientsz
p-value- 3.9939(- 1.14)[0.255]- 9.4453(- 1.99)[0.047]- 77.177(- 2.87)[0.004]14.712(2.22)[0.026]208.48(3.33)[0.001](8)

Constant

NI_RATIO

NI/P_MED

D2

D3

Coefficientsz
p-value- 5.6769(- 2.31)[0.021]

9.9981(1.86)[0.063]80.516(1.59)[0.112]2.9951(2.02)[0.043]2.0826(1.59)[0.112]16.15
0.00280.27706.40
0.17140.087772

Table 6 Ratio of loss firms in the industry and the value relevance of losses (continued)
Panel E: OI(N = 54)(9)Constant

Δ OP/P_MED

Coefficientsz
p-value- 0.5292(- 1.74)[0.081]66.480(1.75)[0.081](10)

Constant

NI_RATIO

NI/P_MED

Coefficientsz
p-value- 2.1735(- 2.31)[0.021]7.1286(2.04)[0.041]34.5218(1.49)[0.135]

Panel F: NI

3.05
0.08050.06774.52
0.1042
0.0612(N = 54)(11)

Constant

OP/P_MED

Δ OP_RATIO

D3

Coefficientsz
p-value

1.7981(0.80)[0.425]18.820(2.58)[0.010]- 8.2636(- 1.82)[0.069]1.7801(2.38)[0.017]9.75
0.02080.1429All panels represent the results of logit estimation with robust standard error as follows:

ln

P(1)
= α + β1 RATIO jT + β 2 PERFORM jT + γ 1 D2 + γ 2 D3 + ε jT .
1 − P(1)The nominal measure 1 is assigned for industry-periods where the coefficients on loss dummy (i.e. β 2 in the equation of note below
Table 5) are significantly negative at the 0.10 level. The nominal measure 0 is assigned for others. RATIO is X_RATIO or

Δ X_RATIO. The former is the ratio of loss firms to samples in the industry-period, as shown in Table 4. The latter is the ratio of
earnings decreasing firms to samples in the industry-periods (not tabulated). PERFORM is X/P or Δ X/P. X/P is the rate ofearnings divided by the stock price at the beginning of the year, as shown in Table 2. Δ X/P is the rate of increase or decrease inearnings divided by the stock price at the beginning of the year (not tabulated). X is earnings (i.e. operating profits OP, ordinary
income OI, net income NI). Δ means the changes in the year. _AVE and _MED represent the mean value and the median value
respectively. D2 and D3 are constant dummies for period II and III, respectively. All p-value is the value by two-tailed test.

73

Table 7 Incremental improvement in value relevance of earnings by controlling losses
OP
OI
Industry
I
II
III
I
II
III
I
Fishery*******-----------*#

Mining

***
###

Food

*
*

*

***
###

***
###

**
###

***
###

Paper & Pulp

*
###

***
###

###

***
##

##

Chemical

***
-----

***
###

***
###

**
###

***
###

***
###

***
###

***
###

**
##

***
###

**
##

**
###

Ceramics &
Glass

***
###

***
###

***
##

***
###

Steel

***
###

***
###

***
###

Metal

***
###

***
###

***

Machinery

**
##

###

***
###

**

Electronics

*
###

###

***
###

Automobile

***
###

***
###

Trans. Vehicle

***
###

Precision M.

***
###

Shipbuilding

Misc.

All

III

###
***

***
###

Rubber****###Fiber & Textile

Pharma.

NI
II
*

#

***
***
###

***
###

***
##

***
###

**
##

##

***
#

***
###

***
###

***

***
###

***

***
###

***
##

***
###

**
##

***
###

*
###

***
###

***
##

***
###

***
#

#

##

***
###

**
###

#

**
###

###

###

***
###

**
###

##

***
###

*

***
###

**
###

***
##

**
##

*
##

***
###

###

**
###

***
##

**

**
##

**
##

##

**
###

***
###

***
###

***
###

***
###

***
##

***
###

*
#

***
###

**
##

###

**

###

###

**
##

***
###

**

***
###

***
###

***
##

***
###

***
###

***
###

***
###

***
###

***
###

***
###

**
###

**

##
***

***
#

***
#

74

The marks of asterisk (*) represent the significance level of coefficients on earnings in the following OLS estimation.:

Pit = α + βX it + ∑ γ j D j + uit . P is stock price. X is earnings per share. Operating profits, Ordinary Income and Net Income
are substituted into X respectively.

Dj = fiscal-year dummy.

* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

The marks of sharp (#) represent the significance level of coefficients β1 in the following OLS estimation:
Pit = α + β1 X it + β 2 DL X it + ∑ γ j D j + uit . P is stock price. X is earnings per share. Operating profits, Ordinary Income
and Net Income are substituted into X respectively. DL is a dummy variable, which is 1 for loss firms and 0 for others. Dj =fiscal-year dummy.
# Significant at the 0.10 level (two tailed).
## Significant at the 0.05 level (two tailed).
### Significant at the 0.01 level (two tailed).

75Table 8 Correlations between book value of equity and earnings
Panel A: OP

Period I: 1979 - 1985

Industry
Fishery

Pearson- 0.589[0.027]

Mining

Period III: 1993 - 2000

Full: 1979 - 2000

Spearman- 0.547[0.043]

Period II: 1986 - 1992
PearsonSpearman
0.691
0.327
[0.000][0.128]Pearson
0.244[0.075]Spearman
0.142[0.307]

Pearson0.430[0.000]Spearman
0.417[0.000]0.175[0.268]0.205[0.193]0.332[0.021]

0.432[0.002]0.577[0.000]0.548[0.000]0.274[0.001]

0.345[0.000]

Food

0.360
[0.000]0.384[0.000]0.556[0.000]0.591[0.000]0.255[0.000]0.310[0.000]0.247[0.000]0.396[0.000]Fiber &
Textile0.423[0.000]0.407[0.000]0.424[0.000]0.324[0.000]- 0.060[0.268]0.055[0.313]0.054[0.186]0.126[0.002]Paper &
Pulp

0.282
[0.012]0.098[0.389]0.611[0.000]0.578[0.000]0.364[0.000]0.327[0.000]0.189[0.000]0.220[0.000]Chemical

0.088[0.212]0.082[0.248]0.271[0.000]0.234[0.000]0.337[0.000]0.238[0.000]0.081[0.024]0.115[0.001]

Pharma.

0.587[0.000]0.583[0.000]0.293[0.001]

0.239[0.007]0.347[0.000]0.297[0.000]0.406[0.000]0.484[0.000]

Rubber

- 0.316[0.013]- 0.048[0.711]0.448[0.000]0.619[0.000]- 0.018[0.842]0.238[0.009]- 0.051[0.422]0.237[0.000]

Ceramics& Glass

0.333[0.000]0.342[0.000]0.229[0.003]0.216[0.005]0.108[0.087]0.137[0.030]0.071[0.101]0.145[0.001]

Steel

0.039
[0.566]0.028[0.674]0.479[0.000]0.428[0.000]- 0.195[0.000]0.021[0.699]- 0.105[0.003]0.050[0.155]

Metal

0.350
[0.000]0.400[0.000]0.750[0.000]0.301[0.000]0.004[0.936]0.181[0.001]0.016[0.659]0.183[0.000]Machinery

0.152[0.030]0.071[0.311]

0.045[0.486]0.167[0.009]0.019[0.713]- 0.073[0.167]0.084[0.016]0.093[0.008]

Electronics

0.379[0.000]0.440[0.000]0.225[0.000]0.123[0.058]0.063[0.232]0.019[0.714]0.072[0.041]0.005[0.882]

Automobile

0.488[0.000]0.564[0.000]0.341[0.000]0.466[0.000]0.141[0.008]0.214[0.000]0.231[0.000]0.336[0.000]Trans.
Vehicle- 0.248[0.041]- 0.267[0.028]0.186[0.093]0.368[0.001]- 0.320[0.000]- 0.208[0.022]- 0.226[0.000]- 0.013[0.838]Precision M.

0.030[0.740]0.055[0.544]0.027[0.751]

0.115[0.174]- 0.178[0.012]0.042[0.556]- 0.093[0.044]0.046[0.319]Shipbuilding

0.399[0.005]- 0.020[0.893]- 0.112[0.442]- 0.337[0.018]0.331[0.013]0.017[0.904]0.338[0.000]0.142[0.078]

Misc.

0.544
[0.000]0.628[0.000]0.480[0.000]0.422[0.000]0.023[0.705]0.103[0.082]0.062[0.176]0.203[0.000]All

0.246[0.000]0.270[0.000]0.288[0.000]0.297[0.000]0.016[0.303]0.130[0.000]0.076[0.000]0.181[0.000]76

Table 8 Correlations between book value of equity and earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman- 0.235- 0.134[0.419][0.648]Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Pearson
0.842[0.000]Spearman
0.617[0.002]

Pearson
0.374[0.005]Spearman
0.290[0.034]

Pearson
0.621[0.000]Spearman
0.619[0.000]Mining0.408[0.007]0.501[0.001]

0.539[0.000]0.633[0.000]0.369[0.003]0.579[0.000]0.354[0.000]0.498[0.000]

Food

0.377
[0.000]0.367[0.000]0.650[0.000]0.660[0.000]0.248[0.000]0.381[0.000]0.263[0.000]0.430[0.000]Fiber &
Textile0.375[0.000]0.386[0.000]0.542[0.000]0.565[0.000]0.115[0.034]0.243[0.000]0.140[0.001]

0.287[0.000]Paper &
Pulp

0.672
[0.000]0.307[0.006]0.630[0.000]0.630[0.000]0.417[0.000]0.390[0.000]0.486[0.000]0.343[0.000]Chemical

0.271[0.000]0.236[0.001]

0.473[0.000]0.457[0.000]0.349[0.000]0.301[0.000]0.207[0.000]0.226[0.000]

Pharma.

0.668[0.000]0.613[0.000]0.398[0.000]0.315[0.000]0.358[0.000]0.278[0.000]0.418[0.000]0.466[0.000]

Rubber

- 0.120[0.356]0.110[0.397]0.533[0.000]0.651[0.000]0.044[0.631]

0.309[0.001]0.026[0.676]0.315[0.000]

Ceramics& Glass

0.132[0.142]0.079[0.380]0.195[0.012]0.213[0.006]0.125[0.049]0.186[0.003]0.070[0.104]0.124[0.004]

Steel

0.146
[0.030]0.104[0.122]0.340[0.000]0.360[0.000]- 0.196[0.000]0.128[0.016]- 0.115[0.001]

0.073[0.036]

Metal

0.655
[0.000]0.683[0.000]0.808[0.000]0.594[0.000]0.006[0.914]0.349[0.000]0.117[0.002]0.405[0.000]Machinery

0.347[0.000]0.264[0.000]0.186[0.003]0.348[0.000]0.040[0.446]- 0.085[0.106]0.145[0.000]0.121[0.001]

Electronics

0.346[0.000]0.447[0.000]0.424[0.000]0.423[0.000]0.092[0.079]0.096[0.068]0.088[0.013]0.071[0.045]

Automobile

0.682[0.000]0.653[0.000]0.607[0.000]0.626[0.000]0.278[0.000]0.336[0.000]0.371[0.000]0.426[0.000]Trans.
Vehicle- 0.037[0.763]0.030[0.806]0.565[0.000]0.589[0.000]- 0.272[0.003]- 0.107[0.244]- 0.219[0.000]0.063[0.304]

Precision M.

0.112[0.213]0.175[0.049]0.158[0.060]0.303[0.000]- 0.176[0.013]0.063[0.378]- 0.088[0.058]0.102[0.028]

Shipbuilding

0.479[0.000]0.010[0.946]- 0.178[0.220]- 0.294[0.040]0.305[0.022]- 0.003[0.982]0.389[0.000]0.107[0.188]

Misc.

0.574
[0.000]0.577[0.000]0.420[0.000]0.363[0.000]0.039[0.516]0.120[0.043]0.063[0.167]0.210[0.000]All

0.386[0.000]0.356[0.000]0.408[0.000]0.459[0.000]0.048[0.002]0.202[0.000]0.144[0.000]0.255[0.000]Panel B: OI

Industry
Fishery

Full: 1979 - 2000

77

Table 8 Correlations between book value of equity and earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman
0.387
0.358
[0.172][0.208]Period II: 1986 - 1992
PearsonSpearman
0.605
0.548
[0.002][0.007]

Period III: 1993 - 2000
PearsonSpearman
0.231
0.261
[0.093][0.057]

Full: 1979 - 2000
PearsonSpearman
0.507
0.576
[0.000][0.000]Mining0.383[0.012]0.562[0.000]0.534[0.000]0.563[0.000]0.175[0.165]0.276[0.027]0.143[0.077]0.321[0.000]

Food

0.365
[0.000]0.385[0.000]0.535[0.000]0.644[0.000]0.029[0.647]0.252[0.000]0.050[0.234]0.312[0.000]Fiber &
Textile0.508[0.000]0.458[0.000]0.399[0.000]0.562[0.000]0.003[0.950]0.165[0.002]0.072[0.075]0.235[0.000]Paper &
Pulp

0.647
[0.000]0.235[0.037]0.563[0.000]0.590[0.000]0.255[0.001]

0.323[0.000]0.405[0.000]0.250[0.000]Chemical

0.260[0.000]0.279[0.000]0.431[0.000]0.537[0.000]0.168[0.002]0.192[0.000]0.112[0.002]0.206[0.000]

Pharma.

0.628[0.000]0.584[0.000]0.248[0.005]0.238[0.007]0.041[0.524]0.080[0.220]0.088[0.057]0.343[0.000]

Rubber

0.189[0.144]0.158[0.224]0.346[0.003]0.681[0.000]0.015[0.870]0.097[0.293]0.016[0.800]0.204[0.001]

Ceramics& Glass

0.124[0.167]0.158[0.078]0.159[0.042]0.147[0.059]- 0.101[0.109]- 0.042[0.504]- 0.105[0.014]0.020[0.638]

Steel

0.193
[0.004]0.201[0.003]0.295[0.000]0.378[0.000]- 0.235[0.000]0.059[0.264]- 0.199[0.000]0.076[0.028]

Metal

0.444
[0.000]0.544[0.000]0.741[0.000]0.630[0.000]- 0.293[0.000]0.160[0.004]- 0.224[0.000]0.284[0.000]Machinery

0.467[0.000]0.339[0.000]0.080[0.209]0.333[0.000]- 0.019[0.714]- 0.159[0.002]

0.072[0.039]0.094[0.007]

Electronics

0.337[0.000]0.507[0.000]0.335[0.000]0.344[0.000]0.077[0.143]0.116[0.028]0.035[0.331]

0.067[0.059]Automobile

0.716[0.000]0.657[0.000]0.443[0.000]0.633[0.000]- 0.053[0.325]0.225[0.000]0.088[0.015]0.369[0.000]Trans.
Vehicle- 0.142[0.249]0.011[0.928]0.596[0.000]0.559[0.000]- 0.276[0.002]- 0.172[0.061]- 0.265[0.000]0.029[0.635]

Precision M.

0.111[0.218]0.198[0.026]0.197[0.019]0.320[0.000]- 0.314[0.000]- 0.071[0.323]- 0.253[0.000]0.044[0.345]

Shipbuilding

0.410[0.003]- 0.064[0.662]- 0.259[0.072]- 0.398[0.005]- 0.032[0.817]- 0.015[0.915]0.317[0.000]0.025[0.760]

Misc.

0.383
[0.001]

0.414[0.000]0.368[0.000]0.296[0.001]- 0.045[0.452]- 0.011[0.848]- 0.062[0.176]0.085[0.062]All

0.407[0.000]0.368[0.000]0.299[0.000]0.448[0.000]- 0.054[0.000]0.100[0.000]0.054[0.000]0.197[0.000]Panel C: NI

Industry
Fishery

Each panel shows the correlations (p-value).

78

Table 9 Value relevance of book value of equity and earnings
Panel A
Industry
FisheryBVE
0.1970(2.645)[0.046]

Period I: 1979 - 1985
OP
Adj. R2
1.28120.9352(9.422)[0.000]BVE
1.7250(1.638)[0.124]

Period II: 1986 - 1992
OP
Adj. R2- 3.0789
0.3867(- 0.627)[0.541]BVE
0.1769(1.696)[0.097]

Period III: 1993 - 2000
OP
Adj. R2
0.68110.3658(1.825)[0.075]BVE
0.3114(2.419)[0.018]

Full: 1979 - 2000
OP
0.9450(3.179)[0.002]

Adj. R2
0.4009Mining- 0.1056(- 0.646)[0.523]- 0.4738(- 1.268)[0.214]0.37410.3175(1.361)[0.181]1.9365(1.155)[0.255]0.6410- 0.2622(- 1.178)[0.244]- 0.5926(- 0.497)[0.621]0.2637- 0.1320(- 0.678)[0.444]- 0.4863(- 1.302)[0.195]0.4044Food- 0.0914(- 0.890)[0.375]0.4338(1.249)[0.214]0.32780.5463(2.012)[0.046]

0.3467(0.312)[0.756]

0.3180- 0.0336(- 0.610)[0.543]2.1021(7.467)[0.000]0.39220.0109(0.196)[0.845]1.2277(4.511)[0.000]0.3508Fiber &
Textile0.5115(3.136)[0.002]1.2316(3.766)[0.000]0.41710.2592(1.596)[0.113]- 0.3779(- 0.292)[0.771]0.24380.0880(2.614)[0.009]0.6051(3.914)[0.000]0.44080.1288(3.224)[0.001]1.0122(4.885)[0.000]0.4069Paper &
Pulp

- 0.0428(- 0.831)[0.409]0.4686(2.405)[0.019]0.43620.1553(0.773)[0.442]- 0.4497(- 0.651)[0.517]0.3825- 0.0256(- 0.738)[0.462]

1.2769(3.973)[0.000]0.5144- 0.0183(- 0.503)[0.615]0.5784(3.377)[0.001]0.4375Chemical

0.3180(2.324)[0.021]1.4552(5.944)[0.000]0.53920.4306(3.684)[0.000]1.1193(2.320)[0.021]0.5032- 0.1748(- 2.995)[0.003]2.6015(5.714)[0.000]0.4043- 0.0183(- 0.369)[0.712]

1.7175(8.725)[0.000]0.4718

Pharma.

- 0.4042(- 1.047)[0.298]2.2955(2.866)[0.005]0.21580.4389(2.815)[0.006]3.0180(3.999)[0.000]0.47210.0600(0.466)[0.641]1.4748(2.308)[0.022]0.26680.0389(0.343)[0.732]

1.7087(3.592)[0.000]0.3019Rubber

0.4585(4.294)[0.000]0.6587(4.291)[0.000]0.52360.3190(0.709)[0.481]- 0.9059(- 0.757)[0.452]0.26620.1309(2.339)[0.021]- 0.0105(- 0.025)[0.980]0.33490.1753(2.716)[0.007]0.3374(1.661)[0.098]0.3792

Ceramics& Glass

0.2322(0.952)[0.343]1.3739(2.494)[0.014]0.4026

0.5360(2.718)[0.007]1.9792(3.435)[0.001]0.42700.0066(0.191)[0.849]0.9461(3.426)[0.001]0.33730.0474(1.094)[0.275]1.3670(4.856)[0.000]0.4336Steel- 0.0934(- 0.956)[0.340]0.8601(4.377)[0.000]0.37950.6157(2.423)[0.016]

1.1921(2.258)[0.025]0.45900.0229(0.678)[0.498]0.6207(2.841)[0.005]0.29730.0611(1.613)[0.107]0.9284(5.940)[0.000]0.430179

Table 9 Value relevance of book value of equity and earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
OP
Adj. R2
2.53740.3439(4.839)[0.000]Period III: 1993 - 2000
BVE
OP
Adj. R2- 0.0501
0.58090.2829(- 1.215)(2.832)[0.225][0.005]

BVE- 0.0428(- 0.903)[0.367]

Full: 1979 - 2000
OP
1.7893(5.978)[0.000]0.31780.0266(0.496)[0.620]0.8177(4.005)[0.000]0.38570.2009(2.372)[0.018]1.0305(3.743)[0.000]0.34350.8978(0.610)[0.542]0.44730.1301(1.206)[0.229]2.2915(3.391)[0.001]0.22780.1690(2.017)[0.044]

1.3027(3.274)[0.001]0.33700.4289(3.360)[0.001]1.8177(2.911)[0.004]0.49520.0490(0.604)[0.547]0.7952(1.643)[0.101]0.10480.0951(1.583)[0.114]

1.1392(2.924)[0.004]0.27500.27450.3075(1.706)[0.092]

1.2411(1.082)[0.283]0.50780.1041(2.037)[0.044]

0.7861(2.993)[0.003]0.60560.1506(3.219)[0.001]0.9664(4.465)[0.000]0.54254.2044(6.226)[0.000]0.5626

0.3340(1.415)[0.159]3.4666(2.947)[0.004]0.4656- 0.0945(- 0.909)[0.365]2.3040(3.682)[0.000]0.22600.0795(0.862)[0.389]3.4385(7.321)[0.000]0.42260.0207(0.302)[0.764]0.1199(1.752)[0.087]0.0706

0.2475(0.745)[0.461]0.2748(0.494)[0.624]0.40530.0103(0.095)[0.925]1.0952(2.301)[0.026]

0.67170.0458(0.768)[0.444]0.1271(1.734)[0.085]0.5196

Misc.

0.5107(2.417)[0.019]0.2303(1.133)[0.262]0.37160.4793(2.275)[0.025]1.2104(1.509)[0.134]

0.5387- 0.0143(- 0.199)[0.842]

1.0221(2.207)[0.028]0.17680.0281(0.420)[0.675]0.9115(3.527)[0.000]0.2414All

0.0979(1.931)[0.054]0.7349(5.617)[0.000]0.23440.4115(7.609)[0.000]1.3363(5.190)[0.000]0.3558- 0.0023(- 0.154)[0.877]0.9590(8.719)[0.000]0.25510.0403(2.770)[0.006]0.9057(9.116)[0.000]0.2874BVE
0.3986(2.785)[0.006]

Period II: 1986 - 1992
OP
Adj. R2
3.32390.4885(6.070)[0.000]Industry
Metal

BVE- 0.4584(- 2.419)[0.017]

Machinery

0.5296(2.380)[0.018]1.1875(2.956)[0.003]0.30500.3139(1.578)[0.116]

0.9769(1.274)[0.204]

Electronics

0.4497(2.307)[0.022]0.5449(1.086)[0.279]0.41950.1209(0.731)[0.466]

Automobile- 0.0718(- 0.856)[0.393]1.9503(4.801)[0.000]0.3570Trans.
Vehicle0.2502(2.434)[0.018]1.0489(4.583)[0.000]Precision M.

0.6781(2.698)[0.008]

Shipbuilding

Adj. R2
0.368080

Table 9 Value relevance of book value of equity and earnings (continued)
Panel B
Industry
Fishery

BVE- 0.1725(- 2.049)[0.096]

Period I: 1979 - 1985
OI
Adj. R2
1.96760.6825(2.797)[0.038]BVE
2.2788(1.613)[0.129]Period II: 1986 - 1992
OI
Adj. R2- 4.2122
0.4071(- 1.116)[0.283]

Period III: 1993 - 2000
BVE
OI
Adj. R2
0.14480.58340.3598(1.525)(1.404)[0.134][0.167]BVE
0.2295(1.882)[0.064]

Full: 1979 - 2000
OI
0.6182(1.715)[0.091]

Adj. R2
0.3913Mining- 0.0001(- 0.001)[0.999]- 1.3497(- 1.771)[0.086]0.38000.2967(0.961)[0.342]0.6832(0.587)[0.560]0.6309- 0.3330(- 1.220)[0.228]0.4621(0.699)[0.488]0.2639- 0.1616(- 0.889)[0.376]- 0.0626(- 0.133)[0.895]0.3987Food- 0.0940(- 0.901)[0.369]0.3617(1.363)[0.175]0.3272

0.5864(1.695)[0.092]- 0.1298(- 0.115)[0.909]0.3177- 0.0416(- 0.742)[0.459]1.8726(6.931)[0.000]0.39210.0040(0.071)[0.944]

1.0683(5.189)[0.000]0.3501Fiber &
Textile0.5549(2.658)[0.009]1.0326(2.442)[0.016]0.37420.1297(0.721)[0.472]0.7900(0.826)[0.410]0.24620.0722(1.868)[0.063]0.4275(2.210)[0.028]0.43080.1061(2.179)[0.030]0.8338(3.673)[0.000]0.3927

Paper &
Pulp

- 0.0692(- 1.468)[0.146]

0.3132(1.518)[0.133]0.38430.1399(0.768)[0.445]- 0.2984(- 0.806)[0.422]0.3818- 0.0155(- 0.413)[0.680]0.9439(3.125)[0.002]0.4867- 0.0222(- 0.725)[0.469]0.3369(2.073)[0.039]0.4276

Chemical

0.2854(1.781)[0.077]0.6275(1.538)[0.126]0.43220.3306(2.428)[0.016]

1.5235(2.255)[0.025]0.5010- 0.1599(- 2.747)[0.006]

1.9432(4.928)[0.000]0.3672- 0.0335(- 0.647)[0.518]1.3223(4.355)[0.000]0.4308

Pharma.

- 0.3305(- 0.945)[0.347]1.5125(1.861)[0.066]

0.1961

0.3289(2.025)[0.045]3.3850(4.727)[0.000]0.49180.0456(0.377)[0.706]

1.6175(2.654)[0.009]0.27450.0286(0.270)[0.788]1.5485(3.071)[0.002]0.2999Rubber

0.3285(2.787)[0.007]0.2133(1.152)[0.254]0.42060.3258(0.652)[0.517]- 0.7258(- 0.713)[0.479]0.26250.1306(2.340)[0.021]- 0.0653(- 0.183)[0.856]

0.33520.1633(2.670)[0.008]0.0824(0.428)[0.669]0.3732

Ceramics& Glass

0.3456(1.783)[0.077]1.8760(2.971)[0.004]0.41430.5518(2.826)[0.005]2.0655(2.034)[0.044]

0.41690.0070(0.198)[0.843]0.9058(2.923)[0.004]0.33230.0575(1.272)[0.204]1.4906(4.487)[0.000]0.4269Steel- 0.1549(- 1.458)[0.146]0.8958(3.374)[0.001]0.3541

0.6625(2.578)[0.011]

1.0693(1.410)[0.160]0.45550.0189(0.544)[0.587]0.4761(2.995)[0.003]0.2917

0.0538(1.394)[0.164]0.8388(4.669)[0.000]0.417381

Table 9 Value relevance of book value of equity and earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
OI
Adj. R2
1.26710.1473(1.993)[0.048]Period III: 1993 - 2000
BVE
OI
Adj. R2- 0.0505
0.61940.2888(- 1.249)(4.359)[0.213][0.000]BVE- 0.0482(- 1.209)[0.227]

Full: 1979 - 2000
OI
0.9378(4.810)[0.000]0.30640.0169(0.312)[0.755]0.9219(4.002)[0.000]0.39240.1821(2.195)[0.028]0.7810(3.014)[0.003]0.33230.4106(0.253)[0.801]0.44430.1150(1.058)[0.291]2.3597(3.814)[0.000]0.22980.1500(1.750)[0.081]1.6143(3.320)[0.001]0.33970.4065(2.527)[0.012]0.5058(0.909)[0.365]0.47610.0156(0.180)[0.857]1.1918(2.574)[0.010]0.11420.0478(0.692)[0.489]1.1481(3.670)[0.000]0.27180.23120.0498(0.251)[0.803]3.8643(1.938)[0.056]0.52070.0880(1.786)[0.077]0.7480(2.974)[0.004]0.59960.1227(2.692)[0.008]1.0578(3.691)[0.000]0.53394.1960(5.198)[0.000]0.49910.2633(1.003)[0.318]2.6730(2.438)[0.016]0.4376- 0.1013(- 0.968)[0.334]2.0153(3.780)[0.000]0.22100.0446(0.479)[0.632]3.0607(6.586)[0.000]0.39120.0179(0.256)[0.800]0.0911(1.475)[0.148]0.06080.2167(0.648)[0.520]0.2039(0.319)[0.752]0.40410.0083(0.074)[0.941]1.2689(2.229)[0.031]0.66840.0461(0.759)[0.449]0.0888(1.331)[0.185]0.5173

Misc.

0.3493(1.336)[0.187]0.8140(1.950)[0.056]

0.39570.4158(2.370)[0.019]2.5504(2.129)[0.035]0.5625- 0.0259(- 0.358)[0.721]0.8652(2.651)[0.009]0.17690.0232(0.342)[0.732]

1.0451(3.349)[0.001]0.2461All

0.1070(2.065)[0.039]0.4289(3.249)[0.001]0.20090.3913(6.900)[0.000]1.0531(3.823)[0.000]0.3484- 0.0010(- 0.676)[0.499]0.9152(10.37)[0.000]0.25460.0286(1.938)[0.053]0.7052(6.496)[0.000]0.2739BVE
0.1837(1.121)[0.264]

Period II: 1986 - 1992
OI
Adj. R2
3.2851
0.4630(6.097)[0.000]Industry
Metal

BVE- 0.4544(- 1.591)[0.113]

Machinery

0.5260(2.227)[0.027]0.5633(1.563)[0.120]0.2757

0.3320(1.695)[0.091]0.1312(0.200)[0.842]

Electronics

0.4424(2.207)[0.029]0.8859(1.079)[0.282]0.42300.1297(0.635)[0.526]

Automobile- 0.1324(- 1.554)[0.122]

1.6218(3.891)[0.000]0.3044

Trans.
Vehicle0.1420(1.355)[0.181]1.5036(2.548)[0.013]

Precision M.

0.4955(1.956)[0.053]

Shipbuilding

Adj. R2
0.301982

Table 9 Value relevance of book value of equity and earnings (continued)
Panel C
Industry
Fishery

BVE
0.1063(0.823)[0.448]Period I: 1979 - 1985
NI
Adj. R2- 5.8506
0.7138(- 4.941)[0.004]BVE
1.5759(1.653)[0.121]

Period II: 1986 - 1992
NI
Adj. R2
0.08870.3706(0.073)[0.943]BVE
0.1176(1.117)[0.270]Period III: 1993 - 2000
NI
Adj. R2
0.24000.3552(0.476)[0.636]

BVE
0.2177(1.603)[0.114]

Full: 1979 - 2000
NI0.2223(0.446)[0.657]

Adj. R2
0.3887

Mining- 0.0331(- 0.173)[0.864]- 1.7546(- 1.567)[0.127]0.37350.3903(1.111)[0.273]- 0.3213(- 0.376)[0.709]0.6294- 0.0750(- 0.532)[0.597]- 1.2537(- 1.327)[0.190]0.40190.0124(0.113)[0.911]- 1.2448(- 1.365)[0.175]0.4580Food- 0.0639(- 0.623)[0.534]0.2621(0.573)[0.568]0.32170.5568(1.844)[0.067]0.2797(0.186)[0.853]0.3178- 0.0316(- 0.539)[0.590]1.3710(4.175)[0.000]0.38520.0165(0.276)[0.783]

1.2196(4.547)[0.000]0.3524

Fiber &
Textile0.4474(2.516)[0.014]

1.1266(4.388)[0.000]0.37800.1815(0.936)[0.351]0.2193(0.963)[0.337]0.24450.0701(1.947)[0.052]0.3713(3.650)[0.000]0.43700.1019(2.314)[0.021]0.6130(3.619)[0.000]0.3919Paper &
Pulp

- 0.0350(- 1.110)[0.271]

0.0515(0.930)[0.356]

0.35870.1311(0.757)[0.451]- 0.3429(- 1.238)[0.219]0.38200.0388(1.085)[0.279]0.1280(4.681)[0.000]0.46460.0017(0.060)[0.952]0.0792(1.931)[0.054]0.4253Chemical

0.2733(1.712)[0.088]1.2791(2.608)[0.010]0.43840.4567(3.813)[0.000]0.7291(1.016)[0.311]0.4935- 0.1183(- 2.116)[0.035]0.9775(4.401)[0.000]0.3252- 0.0011(- 0.020)[0.984]

1.1552(5.281)[0.000]0.4167

Pharma.

- 0.1791(- 0.541)[0.590]1.6307(0.718)[0.474]0.18550.4327(2.971)[0.004]7.7968(5.395)[0.000]0.50190.0886(0.701)[0.484]0.5767(2.000)[0.047]0.26410.1049(0.942)[0.347]0.6510(2.121)[0.035]0.2881

Rubber

0.2614(2.066)[0.044]0.5642(2.402)[0.020]0.44750.2580(0.541)[0.590]- 1.0355(- 0.813)[0.419]0.26400.1093(1.810)[0.073]0.3835(2.639)[0.010]0.35690.1382(2.219)[0.027]0.3937(2.864)[0.005]0.3804

Ceramics& Glass

0.3248(1.778)[0.078]3.4935(3.033)[0.003]0.42010.6407(3.058)[0.003]- 0.1161(- 0.084)[0.933]0.40220.0171(0.444)[0.658]1.4467(3.996)[0.000]0.35750.0734(1.526)[0.128]1.9604(4.757)[0.000]0.4272Steel- 0.1337(- 1.313)[0.191]0.7174(2.738)[0.007]0.32930.6858(2.651)[0.009]2.1759(2.254)[0.025]0.45710.0108(0.307)[0.759]- 0.0384(- 0.166)[0.869]0.27980.0567(1.516)[0.130]0.2698(1.431)[0.153]0.400083

Table 9 Value relevance of book value of equity and earnings (continued)
Period I: 1979 - 1985
NI
Adj. R2
0.83480.1208(1.084)[0.280]Period III: 1993 - 2000
BVE
NI
Adj. R2- 0.0277
0.55610.3094(- 0.726)(5.442)[0.468][0.000]BVE
0.0016(0.041)[0.967]

Full: 1979 - 2000
NI
0.6916(4.738)[0.000]0.30720.0185(0.340)[0.734]0.4278(2.241)[0.026]0.37480.1865(2.180)[0.030]0.6277(2.368)[0.018]0.33231.5650(0.383)[0.702]0.44630.1288(1.186)[0.236]1.7581(3.775)[0.000]0.21440.1695(2.000)[0.046]1.7701(3.951)[0.000]0.3371

0.4843(3.033)[0.003]- 0.0632(- 0.274)[0.785]0.47340.0419(0.538)[0.591]

1.0646(3.093)[0.002]0.14000.0994(1.584)[0.114]0.8974(2.962)[0.003]0.27270.22250.2234(0.963)[0.339]2.9400(0.682)[0.497]0.49850.0763(1.754)[0.082]0.6677(2.312)[0.023]0.59350.1163(2.858)[0.005]0.8414(2.734)[0.007]0.52504.4165(2.769)[0.007]0.41680.3315(1.227)[0.222]

1.3631(1.171)[0.244]0.3970- 0.0907(- 0.913)[0.362]

1.0772(3.409)[0.001]0.19290.0788(0.839)[0.402]1.7406(4.631)[0.000]0.32830.0668(1.262)[0.214]- 0.0312(- 0.200)[0.842]0.04140.1766(0.659)[0.514]1.2026(2.563)[0.014]0.43450.1127(1.003)[0.321]

0.3920(0.729)[0.470]0.62880.0751(1.566)[0.120]0.0045(0.029)[0.977]0.5142

Misc.

0.4203(2.054)[0.044]1.7604(4.373)[0.000]0.42120.5561(2.838)[0.005]1.3901(0.970)[0.334]0.5297- 0.0260(- 0.353)[0.724]0.8265(3.593)[0.000]0.17690.0348(0.505)[0.614]0.9572(3.802)[0.000]0.2396All

0.1427(2.993)[0.003]0.2212(1.433)[0.152]0.19100.4692(7.798)[0.000]0.4773(1.767)[0.077]0.3412- 0.0056(- 0.384)[0.701]0.3993(4.082)[0.000]0.24320.0433(2.837)[0.005]0.3981(4.457)[0.000]0.2648BVE
0.2857(1.734)[0.084]

Period II: 1986 - 1992
NI
Adj. R2
5.55190.4417(3.602)[0.000]Industry
Metal

BVE- 0.1739(- 0.827)[0.409]Machinery

0.4438(1.844)[0.067]0.9672(1.608)[0.109]0.29090.3311(1.580)[0.116]0.5193(0.548)[0.584]

Electronics

0.4364(2.310)[0.022]

1.7136(1.558)[0.121]0.42470.1049(0.462)[0.645]

Automobile- 0.0186(- 0.174)[0.862]2.0414(2.180)[0.031]0.2661

Trans.
Vehicle0.1863(1.941)[0.057]1.3323(2.257)[0.028]Precision M.

0.5446(1.955)[0.053]

Shipbuilding

Adj. R2
0.2943

Panels A to C show the estimated results by the following equation: Pit = α + β1 BVEit + β 2 X it + ∑ γ j D j + u it . P is stock price. BVE is book value of equity per share. X is earnings per share.
Operating profits, Ordinary Income and Net Income are substituted into X respectively. Dj = fiscal-year dummy. The numbers in each cell represent as follows. Top = coefficients, (middle) = t- value using
heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p- value.

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Table 10 Significance of coefficient on book value of equity and the value relevance of losses
Panel A: OP

Coefficients(N = 54)

Constant

OP_LOSS

OP_RATIO

OP/P_MED

D2

D3

Wald chi-sq.
p-value
Pseudo R2

5.0332

1.0898- 7.5598- 36.853- 3.4962- 4.0163

9.49

z(2.40)(1.63)(-1.94)(- 2.52)(- 2.31)(- 2.80)

0.0909p-value[0.016][0.103][0.053][0.012][0.021][0.005]0.1462

Panel B: OI(N = 54)

Constant

OI_LOSS

D3

Coefficients- 0.7521

1.0279- 1.0881

5.20

z(- 1.58)(1.70)(- 1.61)0.0744p-value[0.115][0.089][0.108]0.0801

All panels represent the results of logit estimation with robust standard error as follows:

ln

P(1)
= α + β1 LOSS + β 2 RATIO jT + β 3 PERFORM jT + γ 1 D2 + γ 2 D3 + ε jT .
1 − P(1)The nominal measure 1 is assigned for industry-periods where the coefficients on book value of equity (i.e. β1 in the equation of noteof Table 10) are significantly different from zero at the 0.10 level. The nominal measure 0 is assigned for others. LOSS (X_LOSS)
is the dummy variable which is 1 for industry-periods where the coefficients on loss dummy (i.e. β 2 in the equation of note of Table 5)
are significantly negative at the 0.10 level and 0 for others. RATIO (X_RATIO.) is the ratio of loss firms to samples in theindustry-period, as shown in Table 4. PERFORM is X/P. X/P is the rate of earnings divided by the stock price at the beginning of
the year, as shown in Table 2. X is earnings (i.e. operating profits OP, ordinary income OI). _MED represent the average value andthe median value respectively. D2 and D3 are constant dummies for period II and III, respectively. All p-value is the value by
two-tailed test.

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